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FlowTransformer：用于基于流的网络入侵检测系统的 Transformer 框架
本文提出了 FlowTransformer 框架，一种新的基于 transformer 的网络入侵检测系统（NIDS）实现方法，FlowTransformer 利用 transformer 模型在识别网络的长期行为和特征方面的优势，通过捕捉
PDFa year ago
基于置信度类别关系感知回归的自动评估
本文提出了一种基于置信度和类别关系感知的回归方法，称为 $C^2R^2$，通过利用局部和全局表现建立分类模型和测试数据之间的关联，以实现对已训练模型进行自动评估。
PDFa year ago
EMNLP参数高效调整使分类头表现优秀
本文中，我们发现参数高效调整可以使良好的分类头，用它可以取代随机初始化的头以获得稳定的性能提高。我们的实验表明，与参数高效调整预训练的分类头共同作用，可以在 GLUE 和 SuperGLUE 的 9 个任务中持续改善性能。
PDF2 years ago
ICCV密集目标检测的相互监督
本文提出了一种新的监督范式，称为相互监视（MuSu），为密集探测器中的分类和回归头分别和相互分配训练样本，以确保对检测管道中的物体进行准确检测的一致性。实验结果表明，使用这种相互监视进行训练可以保证检测器的收敛性，并且在具有挑战性的 MS
PDF3 years ago
透过表征中和实现公平
本文提出了一种名为 RNF 的新的偏差缓解技术，该技术通过仅调节 DNN 模型的任务特定分类头来实现公平，以减少 DNN 模型的歧视，即使输入具有偏差的表示。借助 RNF，我们有效地减少了任务特定性能中的歧视。
PDF3 years ago
最大化空间特征的余弦相似度，用于语义分割的无监督域自适应
本文提出一种新的方法，通过在特征层面上最大化源域和目标域之间的余弦相似度来解决语义分割的无监督域适应问题。通过广泛的实验，我们验证了我们的方法在两个无监督域适应任务（GTA5 $ o $ Cityscapes 和 SYNTHIA $ o
PDF3 years ago