标签：泛化性能
北大林宙辰团队论文：从数据中自适应学习时序预测损失丨ICLR 2026
多步时间序列预测任务中，预测性能随步长增加而退化是普遍现象。气象、金融和电力负荷预测等领域均存在短期预测准确但中长期误差显著放大的问题。误差积累、...
CVPR‘24全程满分+最佳论文候选！上交大港中文等提出神经场网格模型三大定理
研究人员提出了一个新的理论框架，用于描述神经场网格模型的训练动力学和泛化性能。该框架基于正切核理论（GTK），提出了一种新模型——乘法傅里叶自适应网格（...
ICLR 2024 Spotlight｜厦门大学、Intel、大疆联合出品，从网络视频中学习零样本图像匹配大模型
摘要：图像匹配是计算机视觉中的关键任务，对于三维重建、视觉定位等应用至关重要。传统算法如SIFT在复杂场景下表现有限，而基于深度学习的模型受限于特定场...
