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CVPR
基于判别示例引导和参数高效的特征空间适应的跨领域少样本学习
本文研究跨领域少样本分类,通过引入轻量级参数适配策略和方差感知损失函数来提高模型性能,在 Meta-Dataset 基准测试中,相较于现有方法,准确率分别提高了 7.7% 和 5.3%,且参数效率至少提高 3 倍,达到了新的国际水平。
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4 months ago
DeMPT: 解码增强的多阶段提示调整,使 LLM 更好地理解上下文并提供翻译
该论文通过提出一种名为 Decoding-enhanced Multi-phase Prompt Tuning(DeMPT)的选择性适应方法,使得仅通过解码器的大型语言模型能够有针对性地模拟和利用句内和句间上下文,并在语篇建模中显著改进模型
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4 months ago
通过群体自适应分类器缓解人脸识别偏差
旨在学习公平的面部表征,使用自适应卷积核和注意机制对不同人群的面部特征进行分类,提出了自适应模块来激活区分不同人口属性的脸部区域并减轻识别偏差,提出了新的去偏差损失函数,大量实验证明该方法能够有效减轻面部识别偏差。
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4 years ago
基于模型树的类比软件工作量估计适应策略
本文提出了一种新的模型树属性距离适应策略,用于调整类比估计和生成新的估计,实验结果表明该方法对于具有大量分类属性的复杂数据集尤其有效。
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7 years ago
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