consistency training | BriefGPT

关键词consistency training

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利用生成模型引入的耦合改进一致性模型
通过引入一种新的耦合，将输入的噪声数据与生成的一致性模型输出相关联，使得一致性训练更接近评分蒸馏，并且加快了一致性训练的收敛速度和提高了性能。
PDF19 days ago
通过重新审视数据增强和一致性训练来提升半监督 2D 人体姿势估计
挖掘未标记图像的额外使用能够有效地提高 2D 人体姿态估计器的准确性，通过数据增强和一致性训练方法，我们提出了一种简洁紧凑的半监督学习方法，与先前的方法相媲美，并在公共数据集中带来了显著的改进。
PDF4 months ago
CCM：为文本到图像一致性模型添加条件控制
通过采用三种不同的策略，在现有的一致性模型中添加类似 ControlNet 的条件控制，即使在低层细节和真实感控制方面依然困难，将 ControlNet 直接应用于高级语义控制的一致性模型，并通过 Song 等人提出的一致性训练从头开始训练
PDF7 months ago
ACT: 对抗一致性模型
通过在一步采样中最小化一致性训练损失来优化生成模型，提出了对抗一致性训练（ACT），通过在每一步骤使用鉴别器最小化分布间的 Jensen-Shannon 散度，从而提高了生成质量和收敛速度，这导致资源消耗大幅度减少，具有改进的 FID 分数
PDF7 months ago
训练一致性模型的改进技术
一步法生成模型中的一种家族为一次生成高质量数据提供了新的方法，通过改进的一致性训练技术，该研究提出了克服预训练模型局限性以及避免评估偏差的方法，并在 CIFAR-10 和 ImageNet 数据集上表现出了显著的改进。
PDF8 months ago
SIGIR低资源语言的跨语言金融交易数据 NER
我们提出了一个高效的建模框架，用于半结构化文本数据中的跨语言命名实体识别。我们的方法依赖于知识蒸馏和一致性训练，并且利用预训练在源语言上的大型语言模型（XLMRoBERTa）的知识，通过学生 - 教师关系（知识蒸馏）。学生模型在低资源目标语
PDFa year ago
基于数据增强和一致性训练的半监督关系抽取
本篇研究项目中，我们通过控制文本生成的最新技术，进行了高质量的数据增强，同时引入了模型架构的小而显著的改变，从而使得数据插值后进行更多的训练数据生成。这些数据增强方法，结合了稳健性训练，得到了在四个基准数据集上半监督关系提取的非常有竞争力的
PDFa year ago
EMNLPConNER: 跨语言命名实体识别的一致性训练
通过提出 ConNER 一种新型一致性训练方法，习得一个对扰动和数据具有鲁棒性的模型，该方法通过对标注和未标注数据的翻译和丢失操作的表现进行一致性训练，提高了跨语言自适应性能，并在各种基线方法上取得了一致的改进效果。
PDF2 years ago
ECCV基于时间伪监督的领域自适应视频分割
本文提出了一种基于时序伪监督的方法（TPS）来进行视频语义分割，该方法可以在适应有标签的源域到无标签的目标域时，通过跨视频帧产生伪标签的方式缓解数据标注的限制，从而提升了处理多样性目标数据时的准确率。实验证明，TPS 比现有技术更稳定，更简
PDF2 years ago
ECCVPseCo: 半监督目标检测的伪标注和一致性训练
本文深入研究了半监督目标检测（SSOD）中的两个关键技术，即伪标记和一致性训练，并提出了针对它们的一些问题的解决方案。在 COCO 基准测试中，我们的方法 PseCo 在 1％、5％和 10％标记比下的性能分别超过了 Soft Teache
PDF2 years ago
ACL半监督形式化风格转移及其一致性训练
本文提出了一种半监督框架，通过一致性训练来更好地利用源端未标记句子，其中采用了数据扰动方法来增广伪平行数据，并提出了有效的数据过滤策略，实现了在 GYAFC 基准测试中获得最先进的结果。
PDF2 years ago
ACL虚拟对抗性离散扰动一致性训练
通过添加离散噪音的扰动方法，可以更有效地将模型的决策边界推向具有抵抗干扰能力的点，并在半监督文本分类任务和鲁棒性基准测试中，优于其他基于文本编辑、释义或连续噪音的一致性训练基线方法。
PDF3 years ago
ICLRPseudoSeg: 为语义分割设计伪标签
本文提出了一种利用伪标签进行半监督语义分割训练的策略，通过合理融合不同来源和强数据增强来生成实验结果验证有效性。
PDF4 years ago
无监督数据增强的一致性训练
通过使用先进的数据增强方法 RandAugment 和后向翻译来取代简单噪声操作，在大量无标签数据上进行一致性训练，从而在六种语言和三个视觉任务中带来了显著的改进，并在 CIFAR-10 数据集上超过了所有先前的方法，实现了错误率为 5.4
PDF5 years ago