论文标题：Identifying useful learnwares via learnable specification

期刊：Frontiers of Computer Science

作者：Zhi-Yu SHEN, Ming LI

发表时间：13 Aug 2024

DOI：10.1007/s11704-024-40135-0

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引用格式：

Zhi-Yu SHEN, Ming LI. Identifying useful learnwares via learnable specification. Front. Comput. Sci., 2025, 19(9): 199344

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问题概述

针对在学件范式下基于规约的可用学件识别问题，本文旨在提出一种新的学件规约构建方法，基于无序集合表示学习得到学件任务规约空间，以提升学件范式下模型复用性能。

技术步骤

通过直接从数据中学习规约的方式，利用SpecNet神经网络生成任务的潜在规约向量，并结合交叉熵和三元组排名损失优化规约表示，以实现在学件市场中灵活高效地匹配和模型复用。

实验结果

综合实验结果证明，本文提出的SpecNet方法通过学习规约空间来匹配学件市场中的模型，不仅显著提高了模型复用的平均准确率和top-k命中率，而且在面对市场规模扩展和未知类别时展现出优秀的泛化能力和可扩展性。

期刊简介

Frontiers of Computer Science （FCS）是由教育部主管、高等教育出版社和北京航空航天大学共同主办，南京大学支持，SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，月刊，全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为周志华教授，共同主编为熊璋教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录，为 CCF 推荐B类期刊；两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”；入选“第4届中国国际化精品科技期刊”；两次入选“中国科技期刊卓越行动计划”（一期梯队、二期领军）。

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