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大型语言模型的超出分布检测能力如何？
通过对大型语言模型进行实证研究，本文发现余弦距离的异常检测器表现出卓越的效力，优于其他异常检测器，并通过强调大型语言模型嵌入空间的各向同性特征，提供了对这一现象的有趣解释，进一步增强了我们对大型语言模型在检测异常数据方面的适应性和可靠性。
PDF10 months ago
使用深度流形对比学习的组织病理学图像分类
提出了一种基于测地线距离的对比学习方法，通过特征聚类减少计算成本，用于组织病理学切片图像分类，结果表明我们的方法优于基于余弦距离的现有方法。
PDFa year ago
使用余弦少样本学习器诊断和治疗快照敏感性
通过大规模实证研究，我们发现当测试时的样本数不匹配时，基于度量的少样本学习器普遍存在初始敏感性。但相比于以往的工作，更大的神经网络提供了度量的鲁棒性。基于余弦距离的方法大大提高了模型的抗干扰性，并推广了现有模型的可应用性。这些模型在现实场景
PDF2 years ago
ACLRAW-C：上下文中模糊词的相关性（英语新词汇资源）
该论文介绍了 RAW-C，一种对 112 个上下文中的模棱两可的单词进行分级人类相关性判断的数据集，以及来自 BERT 和 ELMo 的情境化词嵌入的余弦距离的度量与人类判断的相关性。同时，这份论文提出了心理语言学的理论与词汇语义计算模型之
PDF3 years ago
一种新的本地转换模块用于小样本分割
本文提出了一种基于局部特征关系的转换模块，通过广义逆矩阵将关系矩阵线性转换，可以用于替代现有的 Few-shot 分割框架中的转换模块，并在 Pascal VOC 2012 数据集上进行了验证。
PDF5 years ago
ACL基于词向量的一对多类比推理：从新闻文本中预测历时武装冲突的案例
将单词类比任务扩展为一对 X 形式，通过关系发现问题应用于历史武装冲突的数据集上，利用经过训练的英语新闻文本的迭代词嵌入模型作为语义信息源，使用余弦距离的函数阈值来降低假阳性数量，最后发布一个可用于历史武装冲突数据上的一对 X 类比评估的测
PDF5 years ago
AAAI多视角三维形状检索的 Angular Triplet-Center Loss
本文提出了一种基于三角形中心角损失的度量损失方法，在 3D 物体检索任务中，通过优化形状特征之间的余弦距离，从而实现在类内距离较小、类间距离较大的目标，并在 ModelNet40 和 ShapeNetCore 55 等数据集上取得了最新的性
PDF6 years ago
ICML层旋转：深层网络泛化的一个惊人而强大的指标？
通过实验证明，学习过程中各层权重矢量与初始值之间余弦距离的演化，是分类器效果预测的一个可靠指标，余弦距离与准确性成正比，控制每层权重余弦距离能提高事先不知道的分类准确性并同时解释学习率调整、权重衰减和梯度优化等方法对泛化性和训练速度的影
PDF6 years ago
利用冗余特征剪枝构建高效 ConvNets
该论文提出了一种通过消除冗余特征（或滤波器）来修剪深度和 / 或宽度卷积神经网络模型的高效技术，其依据特征空间中的相对余弦距离区分它们和它们的连接特征映射并优化精度和推理性能，但优化后的算法能将 VGG-16 的推理成本降低 40％、Res
PDF6 years ago
通过同源余弦损失函数学习深度特征进行人物识别
本研究提出了一种新方法，通过训练一个网络来获得稳健和代表性特征，该方法通过比较和优化两个特征之间的余弦距离来解决人物识别的问题，同时减少内部差异，提高分类准确度。
PDF7 years ago