יום ראשון, 4 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.LG ·

בחירת נקודת-כנסת תואמת-אמינות לשם תגבור תפיסה-כללית

Reliability-Aware Checkpoint Selection for Domain Generalization
בחירת נקודת-כנסת תואמת-אמינות לשם תגבור תפיסה-כללית משפרת את תפיסת הסבירות. ניתן לבחור נקודת-כנסת שמספקת תוצאות יוצאות-דופן, כאלה שמספקות תוצאות יוצאות-דופן בכלל, וכאלה שמספקות תוצאות יוצאות-דופן בכלל, וכאלה שמספקות תוצאות יוצאות-דופן בכלל.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.39934v1 Announce Type: new Abstract: Checkpoint selection in domain generalization often relies on source-validation accuracy, yet the selected checkpoint need not provide reliable probabilities on unseen target domains. Source-target distribution shifts can alter accuracy rankings, while accuracy alone does not measure predictive probability quality. We identify an empirical selection opportunity within fixed training trajectories: reselecting among checkpoints with near-optimal source accuracy can improve mean target probability quality with small observed changes in mean target accuracy. We study accuracy-constrained reliability selection (AC), which retains checkpoints within a tolerance of the best source-validation accuracy and ranks them by source reliability. Our referen
קרא במקור המקורי