cross-domain generalization | BriefGPT

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ACL文本还是图像？对于仇恨迷因检测模型的跨领域泛化能力，哪个更重要？
通过相关证据，该研究论文探讨了多模态仇恨迷因检测中跨领域泛化的巨大挑战，并发现只有具有仇恨性质的迷因的文本组成部分能够使现有的多模态分类器在不同领域中泛化，而图像组成部分对特定的训练数据集非常敏感。同时，研究通过黑盒解释，确定了文本模态的重
PDF5 months ago
S-Adapter: 使用统计标记将视觉变换器泛化为面部防冒名识别
该研究提出了一种基于 Efficient Parameter Transfer Learning (EPTL) 范 Paradigm 的面部反欺骗 (Face Anti-Spoofing，FAS) 方法，通过在预训练的 Vision Tra
PDF10 months ago
探索 CLIP 在糖尿病视网膜病变领域泛化中的迁移学习能力
糖尿病视网膜病变（DR）是视力障碍的主要原因之一，需要早期检测和治疗。本文研究了糖尿病视网膜病变（DR）分类问题中跨域泛化的挑战，通过使用 CLIP 模型在不同领域和数据分布下进行转化学习，引入了一种名为 CoOpLVT 的多模态微调策略来
PDF10 months ago
适应和分解：通过领域调整的从少到多提示进行文本转 SQL 的高效泛化
基于大型语言模型和通用提示的适应和分解方法在 Text-to-SQL 语义解析任务中表现出卓越的性能，并在 KaggleDBQA 数据集上展现了跨领域和跨组合通用性的一致性改进。
PDFa year ago
UNIDECOR: 用于跨语料欺骗检测的统一欺骗语料库
本文通过调查社交媒体评论、法庭证言、针对特定主题的意见陈述以及在线策略游戏中的欺骗对话等领域的数据资料，合并这些数据集成为一个单一的统一语料库来研究利用语言线索检测欺骗。基于这个资源，我们对语言欺骗线索进行了相关性分析，进行了跨语料库建模实
PDFa year ago
用于单源域泛化的 CNN 特征图增强
本文提出了一种基于卷积神经网络的交叉域泛化图像分类方法，通过 Augmentation Layer 增强 CNN 的中间特征图以提高模型在跨域数据上的泛化能力，实验结果表明本方法在 PACS、VLCS、Office-Home 和 Terra
PDFa year ago
自我监督模型引导的普适框架，以提高参数效率的微调
提出了一个增强参数高效方法的少样本适应和跨领域泛化能力的通用框架，通过使用自监督模型来迅速适应各种下游少样本任务，并在一个包含 160 个不同 NLP 任务的跨领域基准上进行了实验证明，在额外的训练任务调整 PLM 的前提下最佳性能，综合分
PDF2 years ago
利用自我对弈增强多轮文本转 SQL 数据集
本文提出了一种通过自身游戏来增强训练集，再利用经过采样的目标查询生成新的交互来适应新的数据库的上下文依赖文本转 SQL 任务方法，并利用所得到的增强数据重新训练模型，实验表明，该方法在 SParC 和 CoSQL 两个广泛使用的跨领域文本转
PDF2 years ago
ACLT-NER：基于 Transformer 的命名实体识别通用 Python 库
本文介绍了一种基于 Transformer 的 python 库 T-NER，用于命名实体识别的 LM finetuning，并展示了其在跨领域和跨语言泛化方面的研究和应用潜力，同时提供了一个 Web 应用程序，使得非专业编程人员能够与模型
PDF2 years ago
评估阿塞拜疆语神经机器翻译
本研究对使用不同技术和数据集的阿塞拜疆语 - 英语 NMT 系统进行表现基准测试，并评估哪种分段技术在阿塞拜疆语翻译中效果最佳。结果显示，虽然 Unigram 分割可以提高 NMT 性能，而且阿塞拜疆语翻译模型随着数据集质量而不是数量的提高
PDF2 years ago
CVPR可压缩领域自适应
本文提出一种简单的框架，即 Slimmable Domain Adaptation，借助权重共享模型库来改善跨域通用性，并通过 Stochastic EnsEmble Distillation 方法从中提取模型间的互补知识进行模型库中众多模
PDF2 years ago
EMNLP提高 NLP 模型对抗训练的技术
本研究介绍了一种称为 A2T 的简单和改进的馅饼对抗训练过程，用于 NLP 模型的训练，可以使用更便宜的对手训练出具有鲁棒性的 NLP 模型，提高 NLP 模型的标准准确性、跨领域泛化性和可解释性。
PDF3 years ago
IJCAI利用压缩与扩张变换的医学图像分割
研究使用 transformers 和 Squeeze-and-Expansion Transformer 实现医学影像分割，较传统方法显著提高了分割准确度和跨领域泛化性。
PDF3 years ago
ECCVPCW-Net：金字塔组合与变形代价体用于立体匹配
该研究提出了一种名为 PCW-Net 的深度学习模型，它利用代价体积、金字塔结构和图像拉伸等先进技术，在实现跨域泛化的同时提高立体匹配的准确性，其在 KITTI 2012 和 Argoverse 等数据集上取得了最好的性能。
PDF4 years ago
像素内像素网络：实现野外高效的面部特征点检测
本文提出了 Pixel-in-Pixel Net（PIPNet）对面部关键点检测的改进方法，旨在解决热图回归模型在计算效率、全局模型约束和域差异等方面的问题。实验表明，该模型在三个受监督学习的基准测试中均具有最先进的表现，而在两个跨领域测
PDF4 years ago