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DUA-D2C：用于深度学习中过拟合补救的动态不确定性感知方法

HuggingFace Daily Papers · · 发布于 2026-09-11 · 1 分钟阅读

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arXiv:2411.15876v3 发布类型：替换-交叉摘要：过拟合仍然是深度学习中的一个重大挑战，通常由数据异常值、噪声和有限的训练数据引起。为了解决这一问题，我们之前提出了 Divide2Conquer (D2C) 方法，该方法将训练数据划分为

为了解决这一问题，我们之前提出了 Divide2Conquer (D2C) 方法，该方法将训练数据划分为

arXiv:2411.15876v3 发布类型：替换-交叉摘要：过拟合仍然是深度学习中的一个重大挑战，通常由数据异常值、噪声和有限的训练数据引起。

当前为原文抽取式整理，不包含站外事实推断。

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来源与引用

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原文明示事实

为了解决这一问题，我们之前提出了 Divide2Conquer (D2C) 方法，该方法将训练数据划分为；arXiv:2411.15876v3 发布类型：替换-交叉摘要：过拟合仍然是深度学习中的一个重大挑战，通常由数据异常值、噪声和有限的训练数据引起。

推断与不确定

该版本为原文抽取式整理，未额外引入外部事实判断。