本文提出了一种名为HYRE的测试时模型集成重新加权方法，通过少量-20241214054745

本文提出了一种名为HYRE的测试时模型集成重新加权方法，通过少量目标数据快速有效地提升大型预训练模型在欠指定任务上的性能，其样本效率和计算效率远超现有方法，并对集成多样性给出了新的解释。