コストの観点は間違いなく要因の 1 つです。 もう 1 つは、すべてが大規模に処理されるため、ノイズが多く品質が低下する可能性のある事前トレーニングでデータを過剰に適合させるべきではないということです。
*最近のデータに過剰適合 最後に、KLD を最小限に抑えることを決定する境界をどのように作成しますか? 時間的に決定された場合、それは最適ではない 抽象的なアイデアに基づいて決定すると、BLT や LCM と同じ課題に直面します。
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