模型不确定性

研究表明，在少样本学习中，对检索结果进行重排序有时反而会降低模型性能。研究人员提出了一种无需训练的“门控重排序”方法，能根据模型不确定性智能决定是否进行重排序，在降低计算成本的同时提升平均性能。