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本文详细介绍了使用沙箱方法来了解任务设计，模型类和学习过程的使用。第2章研究机器学习任务中的设计选择，重点是从顺序数据中提取信息（即对对比度学习和掩盖的预测）如何从顺序数据中提取信息。第3章分析了特定模型类的功能和局限性，重点是变压器进行顺序推理。本章旨在表征可行的解决方案，讨论概括挑战，并提出改进，并涉及对侵犯性的影响。最后，第4章研究了影响学习过程的因素。它识别并解决了对比学习中的算法挑战，并探讨了知识蒸馏如何改善样本复杂性。
论文bingbin liu-机器学习| CMU
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