bi-level optimization framework | BriefGPT

关键词bi-level optimization framework

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MemControl：通过自动参数选择缓解医学扩散模型中的记忆化
在医学图像生成领域，我们提出了一个双层优化框架，通过利用记忆和生成质量指标作为奖励，指导自动参数选择，并成功地确定了最佳参数集来满足生成和记忆权衡。我们的实验结果表明，我们的框架在更新模型参数的同时，将模型参数的数量降至仅为 0.019%，
PDFa month ago
MOKD: 通过最大化优化的核依赖进行跨域微调的少样本分类
在跨领域少样本分类中，本文通过学习表示来构建度量空间，以测量样本和每个类别原型之间的相似性，并通过双层优化框架提出了一种最大化优化核依赖性（MOKD）的方法，以学习与给定任务标记数据指示的聚类结构相匹配的一组类别特定表示。
PDFa month ago
从轨迹中元学习可推广的动力学
本论文提出了解释性元神经微分方程 (iMODE) 方法，用于快速学习多个动力系统的通用动力学，学习到这些系统的力场功能变化，可以将先验物理知识方便地嵌入神经网络结构，对 unseen system 进行建模并反推系统的物理参数，或作为神经规
PDF2 years ago
ACLFOAM: 一种面向跨模态导航的关注者感知语音模型
本文提出了一个名为 Foam 的 Follower-aware speaker Model，通过双层优化框架优化训练信号并不断更新，生成的指令更适合当前学习状态，实验结果在 Room-to-Room 数据集上表现良好，生成的指令质量高于基线
PDF2 years ago