نحو تحديد إعادة صياغة النطاق العام من خلال تجنب التعلم الاختصار

في هذه الورقة، نحقق في مشكلة تعميم المجال (DG) للحصول على تحديد صياغة الإشراف (PI).نلاحظ أن أداء نماذج PI الحالية يتدهور بشكل كبير عند اختباره في مجال خارج التوزيع (OOD).نحن تخمين أنه ناجم عن التعلم الاختصار، أي هذه النماذج تميل إلى الاستفادة من الكلمات الإعلانية الفريدة لمجموعة بيانات أو مجال معين.لتخفيف هذه المشكلة وتعزيز قدرة DG، نقترح إطار PI بناء على النقل الأمثل (OT).تجبر طريقةنا على الشبكة لتعلم الميزات اللازمة لجميع الكلمات في الإدخال، مما يخفف من مشكلة التعلم الاختصار.تظهر النتائج التجريبية أن طريقتنا تعمل على تحسين قدرة DG على نماذج PI.