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[2024 CVPR]Can Biases in ImageNet Models Explain Generalization? > 内容简介:目前对神经网络泛化的理解非常有限,但一些区分模型和人类视觉的偏见已经被发现,并可能导致这些限制。因此,在训练过程中进行了几次不同成功的尝试,以减少这些偏差,以提高泛化。我们退后一步,仔细检查一下这些尝试。将该架构固定在已建立的ResNet-50上,我们对通过不同训练方法获得的48个ImageNet模型进行了大规模研究,以了解这些偏差——包括形状偏差、光谱偏差和关键频带——如何以及是否与泛化相互作用。我们广泛的研究结果表明,与之前的发现相反,这些偏差不足以准确地预测模型的泛化。
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