May, 2024

旅行推销员问题的测试时间增强

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TL;DR通过测试时间增强（TTA）作为一种有效的技术，我们提出了解决组合优化问题，包括旅行推销员问题。与学习图结构的已提出的具有不变性特性的深度学习模型不同，我们将节点索引的排列解释为一种 TTA 方案。结果表明，我们的方法能够获得比最新模型更短的解决方案。此外，我们展示了找到接近精确解的解决方案的概率随增强尺寸的增加而增加。
发现论文，激发创造
  • 理解测试时数据增强

    利用数据增强在测试期间产生平均输出的测试时间增强（TTA）是一种非常强大的启发式算法，本文旨在为 TTA 提供理论保证并澄清其行为。

    Feb, 2024

  • 通过测试时间增强来改进文本分类

    本文提出了一种改进的测试时间增强技术并设计出相应的增强策略，结果表明用于语言模型上的测试时间增强可以显著提高模型的准确性。

    Jun, 2022

  • 学会解决旅行商问题要重新思考泛化

    本文提出了一种神经组合优化方法，将学习算法与模型架构相结合，以实现在训练过程中看不到的更大规模的问题的推广。通过对零样本推广的原理研究，控制实验提供了第一手数据，并提供了深度学习的新方向。

    Jun, 2020

  • 无遗忘的高效测试时间模型自适应

    本研究提出了一种主动样本选择的准则，以确定可靠和不冗余的样本，从而使模型更新以最小化测试时适应的熵损失。 同时，引入了一个 Fisher 正则化器，约束重要的模型参数使其不会发生剧烈变化，从而缓解 “灾难性遗忘” 的问题。

    Apr, 2022

  • 智能多视图测试时间增强

    通过智能测试时间增强 (TTA) 算法，在视角变化的情况下提高图像分类模型的稳健性和准确性，该方法根据预测不确定性指标智能选择最佳增强方法，并通过两个阶段的过程来实现该选择，实验验证证明这种方法可以在多个数据集和神经网络架构上获得平均准确率提高 1.73%，突出了在智能增强策略方面进一步探索的潜力。

    Jun, 2024

  • 利用测试时间增强和一致性评估进行异常检测

    本文提出一种针对神经网络对未知数据的检测算法，名为 TTA-AD，借鉴了一种新的观察方法，实验证明 TTA-AD 在不同高效图像基准数据集下，运行时间比现有基于分类器的算法下降了 60%~90% 且具有可比较或更好的检测性能。

    Jun, 2022

  • 分布偏移下测试时间适应的综合调查

    本次研究调查了测试时间适应（TTA）在机器学习中的应用与优化方法。针对不同的学习场景，研究紧分测试时间领域适应、测试时间批适应、在线测试时间适应和测试时间先验适应四类，总结了高级算法的分类方法，探讨了 TTA 的应用与未来研究的挑战。

    Mar, 2023

  • 使用置换不变汇聚网络学习多个旅行商问题

    本文设计一种神经网络方法，利用图网络方法将旅行商、城市和货站作为三个具有不同基数的集合，通过搜索方法和特定的损失函数来输出最优解，实验结果表明该方法优于现有领域最先进的元启发式算法。

    Mar, 2018

  • 领域泛化的改进测试时适应

    本文提出了一种改进的测试时间自适应方法（ITTA），通过引入一个可学习的一致性损失，用于更新辅助测试任务，并且只在测试阶段更新可训练参数，从而解决了域泛化中分布偏移问题，实验表明，该方法在多个评估基准上具有卓越的性能。

    Apr, 2023

  • 共轭伪标签测试时调整

    本文研究了针对分布漂移进行测试时间自适应（TTA）的方法，在各种函数类中元学习 TTA loss 能够迅速获得与熵函数类似的 loss 函数，并基于最优 loss 函数提供了更好的 TTA 方法。同时，在新型的 supervised training loss 函数中，我们的方法也显示了优异的表现，为改善测试时间自适应提供了广阔的框架。

    Jul, 2022