记忆任务间迁移效应研究获 NeurIPS 接收

2026年10月3日，arXiv cs.LG 分类发布一项迁移学习研究，探讨随机输入-输出映射的记忆任务之间的迁移效应。研究者在记忆任务间发现两种迁移模式：一是等效迁移，即每增加一个预训练 epoch 约节省一个下游微调 epoch；二是非等效迁移，即在不匹配任务上预训练甚至比直接训练下游任务更高效。通过消融实验，迁移被分解为最后一层由幅度驱动的“平凡”迁移，以及部分归因于其他层协方差的“非平凡”结构驱动迁移。该成果已被 NeurIPS 2026 Workshop 接收为 poster。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。