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自监督预训练在PHM中的迁移与联邦成本实测

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AI 综述

José Sanz-Durán 与 David Solís-Martín 发布研究,在 47 个公开 PHM 数据集上实测自监督预训练的价值,其中 11 个数据集完全排除在预训练之外,以避免数据泄漏。研究同时考察了联邦化带来的代价。 研究称,此前自监督预训练对 PHM 的价值尚未在防泄漏条件下被测量,该研究针对这一空白给出实测结果。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月27日
  1. arXiv cs.AI
    自监督预训练在 PHM 中的迁移效果与联邦化代价实测

    研究在 47 个公开 PHM 数据集上实测自监督预训练价值,其中 11 个数据集完全排除在预训练之外。

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