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Model Fusion via Retrofitting
यह शोध पत्र एक न्यूरॉन-केंद्रित मॉडल फ्यूजन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो फ्यूजन को एक रिप्रेजेंटेशन-मैचिंग समस्या के रूप में मानता है, जिसमें मध्यवर्ती न्यूरॉन्स को समूहित किया जाता है और प्रमुख विशेषताओं को संरेखित करने के लिए एट्रिब्यूशन स्कोर का उपयोग किया जाता है, जिससे बिना पुन: प्रशिक्षण के VGGs, ResNets और ViTs जैसे विविध आर्किटेक्चर में—विशेष रूप से ज़ीरो-शॉट और नॉन-IID परिदृश्यों में—मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है।