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分析和减轻弱势群体偏见：迈向数据集的平衡代表性
通过对脆弱道路用户的分类不平衡、性能评估和偏见影响评估进行研究，我们提出了一种模型优化和偏见缓解的方法，包括数据增强、重采样和度量特定学习，以改善自动驾驶中感知系统的准确性和公正性。
PDF6 months ago
DWReCO 在 CheckThat! 2023 中通过基于样式的数据采样增强主观性检测
我们使用 GPT-3 模型和基于新闻透视的主观性检查表的不同样式提示生成额外的训练材料，通过 fine-tune 语言特定的 Transformer 模型来解决任务中的类别不平衡问题，并证明不同主观风格在英语、德语和土耳其语的实验中都有效。
PDFa year ago
失衡问题：重新审视神经陷入坍塌的几何特性
本文通过使用无限制特征模型和引入 Simplex 编码标签插值（SELI）作为神经坍塌现象的不变特征，证明了在使用交叉熵损失和消失正则化时，不受类别不平衡的影响，分类器总是插值出一个 Simplex 编码标签矩阵，而它们的几何形状取决于相同
PDF2 years ago
BRATS2017 挑战赛中的脑肿瘤分割及放射组学生存预测
本文介绍了一种利用卷积神经网络的特征加上数据增强和 Dice 损失函数的方法，成功应用于大脑肿瘤的分割，同时在乳腺癌核分裂图像的分割中也有着广泛的应用。
PDF6 years ago