alignment loss | BriefGPT - AI 论文速递

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AAAI朝向鲁棒图像拼接：一种适应性抵抗兼容攻击的学习方法
该论文首次尝试改进图像拼接算法对抗攻击的鲁棒性，通过引入针对特征匹配过程的拼接导向攻击（SoA），深入研究鲁棒性，开发了自适应对抗训练（AAT）来平衡攻击抵抗力和拼接精度。全面评估真实和合成数据集验证了 SoA 对拼接性能的损害，而 AAT
PDF4 months ago
对比式知识融合用于无监督图像分类
知识融合旨在学习一个紧凑的学生模型，以处理多个针对各自任务的教师模型的联合目标。我们提出了一种新颖的对比知识融合（CKA）框架，通过引入对比损失和对齐损失来实现类内凝聚和类间分离，以使学生能够学习多个异构教师自任务的适当决策边界。
PDFa year ago
具有时间和结构强度对齐的自监督时态图学习
本研究提出了一种自监督的方法 S2T，从不同方面提取时空信息和结构信息以学习更多信息量的节点表示，通过优化节点表示和狭化两个条件强度之间的差距来解决高阶结构信息被忽略的问题，并在多个数据集上对比实验表明该方法在时间图学习任务上表现优异。
PDFa year ago
通过基于子句级并行解码和对齐损失以实现更快更好的基于语法的文本到 SQL 解析
本文介绍了一种提高语法解析器的性能的方法，通过采用基于从句的并行解码和对齐丢失来增强两个高性能的语法解析器 RATSQL 和 LGESQL，在准确性和解码速度方面都取得了一致的提升。
PDF2 years ago
ICML针对目标的分子图生成
本文提出了一种基于目标感知的分子药物生成模型：SiamFlow。通过引入一种对齐损失和均匀损失，强制流在潜在空间中匹配目标序列嵌入分布，进而解决化学方法在药物 - 靶标相互作用方面的局限性，并在药物研发中提供了一种连接生物学和化学的新方法。
PDF2 years ago
语义头部增强人群中的行人检测
该论文提出了一种名为 HBAN 的方法，通过引入人头的先验信息，采用对称的人体部位检测方法以及对齐损失函数，有效地增强了行人检测的性能和稳健性。
PDF5 years ago