域泛化是从一个或多个源域中学习，其目标是提取一个可以在未知目标域中使用的域不变模型。在网络训练过程中，模型可能会过度依赖于训练数据集的分布，最终导致无法准确捕获未见数据中存在的适当模式。近日，中国科学院沈阳自动化研究所机器人学研究室机器智能课题组提出了一种加权标签平滑正则化方法。相关成果发表在Knowledge-Based Systems。
该方法通过加权标签平滑正则化引入类间监督，使得模型更加关注类别之间的相对关系而不是绝对差异，从而帮助模型学习到更通用的特征，缓解网络的过拟合特性，提高模型对未知新数据的泛化能力。此外，权重自适应技术寻求迁移性和判别性之间的平衡，使网络更新更加稳定。
该研究成果为解决现实世界不同光线、不同天气场景下的视觉感知问题提供了新思路。
相关论文信息：https://doi.org/10.1016/j.knosys.2024.112877
中新网广州12月3日电 (记者 蔡敏婕)人工智能是人类发展新领域。当前，全球人工智能技术快速发展，对经济社会发展和人类 “太忙了。”这是清华大学人工智能（AI）国际治理研究院副院长梁正面对记者脱口而出的一句话。 去年11 广西科学技术奖励委员会办公室关于2023年度通过广西科学技术奖行业评审进入综合评审成果的公示 根据《广西科学技术奖励 12月18日，由中国科协—北京大学科学文化研究院、中国科协创新战略研究院及北京大学科学技术与医学史系共同主办的“第三 教育、科技、人才三者相互促进、相辅相成。建设人才强国是实现建设教育强国和科技强国战略目标的关键条件。那么，一个重 据“浙江大学”微信公众号1月2日消息，加利福尼亚大学伯克利分校数学系正教授孙崧日前加盟浙江大学数学高等 。本文链接：域泛化研究取得新进展http://www.sushuapos.com/show-11-18580-0.html
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