Latent States in Neural Networks: Recovering the Temporal Structure of Drifting Data from Model Weights
神经网络中的隐状态:从模型权重中恢复漂移数据的时间结构
机构 * Princeton University(普林斯顿大学)
AI总结 该研究通过对连续时间窗口分类器的对齐权重轨迹拟合HMM,从模型权重中恢复离散状态,在Fakeddit和Yelp数据集上验证了状态内迁移优势,且该优势与数据分布外的迁移结构相关。