出口经验对企业创新的影响研究

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随着深度学习的高速发展,神经网络模型的结构越来越复杂,往往需要大量训练数据帮助模型学习。在实际应用中,复杂任务场景下的数据采集难度高、成本大,导致缺乏高质量的大型标注数据集。结合迁移学习的思想,预训练模型为任务学习提供了较高的起点,引入外部相似数据集,弥补了样本语义特征空间的缺失。随着对抗样本的出现,深度学习模型暴露出对抗脆弱性的问题,对此,有学者提出了对抗训练过程来提高模型的对抗鲁棒性。实际上,
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