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重新思考强化学习的非分布检测:改进评估和检测方法
我们提出一种基于时间序列特征提取的新方法 DEXTER,用于检测强化学习中的异常情况,该方法在基准场景中表现出优越性能,相比现有的异常检测算法和高维度变点检测方法具有显著优势。
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3 months ago
BeGIN: 图连续学习的广泛基准场景和易于使用的框架
本文介绍了一种针对图数据的持续学习方法,提供了标准的增量设置和基准测试场景,并使用 BeGin 框架对七种图像 CL 方法进行评估,其组合情况是最新基准测试的三倍。
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2 years ago
SIGIR
测量运行时间!扩展 IR 可重复性基础设施以包括性能方面
本文介绍了一种基于 Docker 的可重复性基础设施,旨在帮助神经信息检索领域更好地解决编码模型、网络架构、硬件加速等多种因素对性能和效果的权衡,并提出了两个基于性能的评价场景。
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5 years ago
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