adaptive batch normalization | BriefGPT

关键词adaptive batch normalization

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用于对抗鲁棒性的自适应批标准化网络
通过自适应批归一化网络（ABNN）设计一种不基于对抗训练但仍然能够抵御强对抗攻击的防御方法，以提高对抗性鲁棒性并在图像和视频数据集上实现更高的清洁数据性能和显著降低训练时间复杂度。
PDFa month ago
基于 ConvLoRA 和 AdaBN 的领域自适应方法
使用 Convolutional Low-Rank Adaptation（ConvLoRA）和 Adaptive Batch Normalization（AdaBN）提出了一种简单且有效的领域自适应方法，能够减少可训练参数并在测试加拿大卡尔
PDF5 months ago
FedTiny：修剪的联邦学习面向专业小型模型
本文提出一种名为 FedTiny 的分布式修剪框架，通过自适应批量归一化选择模块和轻量级渐进修剪模块，可在有限的计算和存储资源上定制化地修剪神经网络模型，以适应分布式和机密数据的联合学习。实验结果表明，FedTiny 在压缩深度模型的情况下
PDF2 years ago
ECCVEagleEye：高效神经网络剪枝的快速子网络评估
本文提出了一种名为 EagleEye 的剪枝算法，利用简单且高效的自适应批量归一化评估方法来加速识别潜在精度最高的剪枝候选项，从而更好地裁剪神经网络。在 MobileNet V1 和 ResNet-50 等模型中进行实验表明，EagleEy
PDF4 years ago
实用域自适应的 Batch Normalization 重新审视
本文提出了一种称为自适应批量归一化（AdaBN）的方法来提高深度神经网络的泛化能力，无需额外组件或参数，并证明其在领域适应任务和现有方法相结合时具有卓越的性能表现。
PDF8 years ago