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一种新的算法能在极度缺乏真实世界数据的条件下生成用于训练机器学习模型的数据
使用基因算法生成的大规模人工数据集,可以用于训练机器学习模型,以应对真实世界数据的极端稀缺或成本或数据敏感性等问题。
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a year ago
在人工数据集上训练 GAN 的经验教训
通过训练 GAN 在人工数据集上,我们发现混合多个 GANs 相比于使用更深、更宽、更复杂的单个生成器会获得更好的结果。在 CIFAR-10 数据集上,我们的方法在流行的指标(IS 和 FID)上明显优于现有技术的表现。
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4 years ago
ACL
偏输入基准的误导性失败
通过部分输入基线(如 SNLI 的假设模型或 VQA 的问题模型)确定数据集难度并消除注释伪装,但失败并不意味着数据集中没有伪装,因此我们设计了人工数据集,并在 SNLI 数据集中确定了这样的伪装,我们的工作为数据集的验证和创建提供了一个警
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5 years ago
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