待验证80% 置信观点时间未知

数据增强在预测框架下不仅是正则化技术，更是构建合理先验假设的方式，不同的数据增强策略对应不同的先验假设

1

来源数

80%

置信度

长期有效

时效性

2026/5/31

首次发现

来源

MixupMP：数据增强如何修复深度集成的不确定性量化缺陷

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涉及实体

相关事实

待验证在数据充足、算力允许的前提下，构建足够大的过参数化模型配合合适正则化策略，往往能获得比中等规模模型更好的效果76% 相似待验证推理时计算在模型参数固定的前提下，通过在推理阶段投入更多计算资源来改善输出质量75% 相似待验证推理增强模型本质上是以推理时算力（Inference-time Compute）换取准确率74% 相似待验证共形预测（Conformal Prediction）无需对数据分布做假设，直接提供具有统计保证的预测区间，在小样本场景下尤具优势74% 相似待验证大模型推理的本质是自回归生成，即不断预测下一个token73% 相似

引用此条事实

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