监管提炼标签噪音高标签噪声训练样本权重估计高精度训练

挖掘标签噪音中的监管有效性

本文的目标是在高标签噪声制度的鲁棒训练的挑战实现这一目标的关键见解是明智地利用一个小的可信集来估计噪声数据的样本权重和伪标签，以便重用它们用于监督训练。我们提出了一个整体框架，以一种高度不受标签噪声...

可学习的边界引导对抗训练在鲁棒性和自然精度方面的有效性

15721M可学习的边界引导对抗训练崔杰全1刘舒2王立伟1贾佳雅1，21香港中文大学2SmartMore{jqcui，lwwang，leojia} @ cse.cuhk.edu.hk，[email protected]摘要以前的对抗性训练在自然数据准确性的妥协下提高了模型...

减轻噪音的锚点学习，提高目标检测精度

标签：一阶段目标检测噪声锚点学习清洁度得分样本重加权分类精度提高

10588从噪声锚点学习用于一阶段目标检测李恒多1，吴祖轩1，...以IoU为条件的这种苛刻的分割导致二进制标签，其潜在地有噪声并且对训练具有挑战性。在本文中，我们提出了减轻噪音的不完美的标签分配，这样的锚的contrib

我们谈一下标签正则化（标签平滑、知识蒸馏、知识精炼）

标签：人工智能算法深度学习

0. 引言关于正则化，大家都非常熟悉。...为了解决这个问题，已经开发了许多正则化方法，包括参数正则化（例如dropout）、数据正则化（例如数据增强）和标签正则化（例如标签平滑），以避免过度拟合问题。

Paper：《Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey自然语言处理的预训练模型综述》...

标签：自然语言处理 NLP 预训练模型

Paper：《Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey自然语言处理的预训练模型综述》翻译与解读目录 Paper：《Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey自然语言处理的...

如何学习训练大模型——100条建议（附详细说明）

标签：学习人工智能深度学习

通过深入了解这些细节，并在实际项目中应用相关的知识，将能够更好地理解和利用大模型的潜力，不仅在学术研究中，也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情，并将其应用于各种领域，从自然语言处理到...

快速人体姿态估计的学习策略及效益

标签：快速人体姿态估计效率问题 FPD训练姿态模型效率问题深度CNN模型

3517快速人体姿态估计张峰1朱夏田2毛野11{zhangfengwcy，cvlab.uestc}@ gmail.com，计算机科学与工程学院，中国电子科技大学[email protected]，Vision Semantics Limited摘要现有的人体姿态估计方法往往只...

训练技巧详解【含有部分代码】Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural ...

标签：训练技巧

更多方法和代码可见：图像分类任务中的tricks总结更多更全的tricks补充（补充链接也是福利满满~...2 训练过程（baseline复现原文精度，作为下面的基础） 3 高效训练（大BS为出发，但部分小BS也适用）（效率改进...

学习兼容嵌入：模型兼容性的研究与实践

标签：文件标签1兼容性研究文件标签2特征编码文件标签4新模型训练文件标签5实验验证

为了解决这些问题，我们提出了一个总体框架12（一）��1→2��2→1（b）第（1）款称为学习兼容嵌入（LCE），其适用于跨模型兼容性和直接/前向/后向方式的兼容训练。我们的兼容性是通过在模型直接或通过转换，...

NLP预训练模型综述

标签：神经网络自然语言处理深度学习

文章目录文章介绍背景2.1语言表示学习非上下文词嵌2.2 神经上下文编码器2.2.1 序列模型s2.2.2 非序列模型2.2.3 分析2.3 为什么预训练？2.4 NLP的PTMs的历史2.4.1 第一代PTM：预先训练的词嵌入将单词表示为密集的矢量...

预训练模型最新综述：过去、现在和未来

标签： relativelayout 大数据边缘检测

©PaperWeekly 原创 · 作者 |王馨月学校 |四川大学本科生研究方向|自然语言处理BERT、GPT 等大规模预训练模型（PTM）最近取得了巨大成功，成为人工智能领域的里...

预训练综述 Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey 阅读笔记

标签：自然语言处理人工智能深度学习

此文为邱锡鹏大佬发布在arXiv上的预训练综述，主要写了预训练模型（PTM）的历史，任务分类，PTM的扩展，将PTM转换到下游任务的方式，PTM的资源与应用。以下为OneNote笔记的copy。 1 导言非神经NLP方法通常...

Mixtral: 专家云集高质量的稀疏专家组合

标签： Mistral

Mixtral: 专家云集高质量的稀疏专家组合Mistral AI 继续履行其使命，为开发者...Mistral AI 团队自豪地发布了 Mixtral 8x7B，这是一个具有开放权重的高质量稀疏专家模型（SMoE）混合。在 Apache 2.0 下获得许可。

Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey 综述：自然语言处理的预训练模型

标签：自然语言处理深度学习机器学习

Pre-trained Models for ...目录Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey综述：自然语言处理的预训练模型摘要关键词1引言2 背景2.1语言表示学习2.2神经上下文编码器2.3为什么要进行预训练？2...

【CV】用于计算机视觉的 Transformer 高被引综述

标签：计算机视觉 Transformer ViT

论文年份：2021，论文被引：279（2022/05/02）

②各客户端训练本地数据得到本地模型；③各客户端上传本地模型到中心服务器；④中心服务器接收各方数据后...

标签：联邦学习

- 二是网络安全隔离和行业隐私，不同行业、部门之间存在数据壁垒，导致数据形成“孤岛”无法安全共享，而仅凭各部门独立数据训练的机器学习模型性能无法达到全局最优化。为了解决以上问题，谷歌提出联邦学习（FL...

目标检测平衡训练：Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection 论文翻译解读

标签：目标检测 libra 算法

Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object DetectionAbstractIntroductionSample level imbalanceFeature level imbalanceObjective level imbalanceRelated workSample level imbalanceFeature level ...

【2023CVPR--基于人脑fMRI活动的潜在扩散模型进行高分辨率图像重建】

标签：人工智能深度学习计算机视觉

虽然深度生成模型最近被用于这项任务，但重建具有高语义保真度的逼真图像仍然是一个具有挑战性的问题。在此，我们提出了一种基于扩散模型(DM)的新方法来重建通过功能磁共振成像(fMRI)获得的人脑活动图像。更具体地说...

自蒸馏：提高卷积神经网络性能的训练框架

标签：自蒸馏提高性能卷积神经网络应用知识转换方法泛化性能提升资源有限的边缘设备

3713做自己的老师：利用自蒸馏提高卷积神经网络的性能张林峰1宋杰波3高安妮3陈经纬4鲍成龙2马凯生1马1清华大学跨学科信息科学研究院2清华大学丘氏数学科学中心3清华大学跨学科信息核心技术4海思{zhang-lf19，...

无监督图像字幕模型训练：数据集和视觉检测器的应用

在本文中，我们首次尝试以无监督的方式训练图像字幕模型。我们提出的模型不依赖于手动标记的图像-句子对，而仅仅需要一个图像集、一个句子语料库和一个现有的视觉概念检测器。句子语料库用于教导字幕

人体姿态估计综述 2020最全

标签：深度学习计算机视觉

现状：最近发展的基于深度学习的方法在人体姿态估计中取得了较高的性能，但由于训练数据不足、深度模糊等问题，仍然存在挑战。目的：通过对基于深度学习的二维和三维位姿估计方法进行系统的分析和比较，根据...

（2023，InstaFlow & 整流流 & 回流 & 蒸馏）InstaFlow：一步就足以实现基于扩散的高质量文本到图像生成

标签：计算机视觉

提出了InstaFlow，这是源自稳定扩散的第一个基于单步扩散的文本到图像生成器。基于整流流，采用回流拉直概率流的轨迹，细化噪声和图像之间的耦合，并促进学生模型的蒸馏过程。

主动学习（Active Learning）

标签：学习机器学习深度学习

主动学习基本介绍

双学生：解决半监督学习中教师的性能瓶颈及提高分类性能

标签：个文件的5个标签双学生半监督学习教师局限性一致性方法

1双学生：打破半监督学习中教师的局限性张涵柯1，2* 王道业2严琼2任志强2Rynson W.H....我们还定义了一个新的概念，稳定的样本，以下的稳定约束设计为我们的结构是可训练的。此外，我们还讨论了我们的方法的两

深度CNN模型推理速度的剪枝方法：剩余连接和有限数据的效果和应用

标签：神经网络剪枝有限数据修剪标签细化方法

1458具有剩余连接和有限...我们观察到一个有趣的现象：在小数据集上直接修剪通常比微调在大数据集上从头开始修剪或训练的小模型更糟糕。知识提炼是弥补有限数据不足的有效途径。然而，教师模型的对数可能是噪声的。为了

Zen-NAS：基于禅分数的高性能图像识别架构搜索算法

347Zen-NAS：用于高性能图像识别的零拍摄NAS明林阿里巴巴集团美国华盛顿州贝尔维尤ming. alibaba-inc.com陈和森阿里巴巴集团杭州，浙江省，中国hesen. alibaba-inc.com阿里巴巴集团美国华盛顿州贝尔维尤pichao.wang...

神经机器翻译中的持续学习和灾难性遗忘问题

标签：神经网络持续学习灾难性遗忘神经机器翻译不均衡训练

+v：mala2277获取更多论文...在这项工作中，我们观察到，catastrophic遗忘不仅发生在持续学习，而且还影响到传统的静态训练。神经网络，特别是神经机器翻译模型，即使从静态训练集学习，也会遭受catastrophic遗忘。具体

基于鲁棒跨模态伪标注的实例分割方法

标签：开放词汇表实例分割摘要高级文本信息编码跨模态伪标记框架

702012基于鲁棒跨模态伪标注的Dat Huynh1*Jason Kuen2Zhe Lin2Jiuxiang Gu2EhsanElhamifar11 Northeastern University2 Adobe Research{huynh.dat，e.elhamifar}@ northeastern.edu...然而，仅从字幕预训练学习的高级文

机器学习流程(五)-模型融合

标签：机器学习人工智能集成学习

目录一、集成模型概述(ensemble learning) 1. 集成学习之个体学习器二、模型融合提升技术（集成学习） 2.1 Boosting 2.2 Bagging ...2.2.1 随机森林RF模型（bagging） ...3.2.1 简单平均法（simple a