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ACL为什么话语分析无法概括？关于数据多样性影响的彻底调查
在研究中，我们证明了高资源语言（如英语）在 RST 解析方面的性能并没有变得可靠，而我们使用两个最大的英语 RST 语料库在新闻领域中研究了数据多样性对解析稳定性的影响，结果表明异构训练是获得稳定且可推广模型的关键。同时，我们还提供了模型输
PDFa year ago
RT-1：用于实际规模控制的机器人变压器
通过开放式训练和高容量结构的机器学习模型，结合具有各种数据多样性的大规模数据集，以实现机器人模型的泛化能力。
PDF2 years ago
通过跨模态 CutMix 进行非成对视觉 - 语言预训练的 VLMixer
本文提出一种名为跨模态 CutMix（CMC）的数据增强方法，用于隐式的跨模态对齐学习，在没有对齐图像文本对的情况下从纯文本和图像语料库中学习。同时，该论文还提出了一种新的无对齐图像文本预训练方法，名为 VLMixer，通过将 CMC 与对
PDF2 years ago
OCR-IDL: 行业文档库数据集的 OCR 注释
本研究提出一种基于商业 OCR 引擎的 OCR 标注数据集 (OCR-IDL)，来解决现有预训练方法中不同 OCR 引擎使用数据不一致的问题，该数据集的价值约为 20,000 美元，可用于未来的文档智能研究。
PDF2 years ago
长期数据共享在排他性攻击下
数据多样性和视野的拓展能够显著提高学习质量。云计算、区块链和政府计划等为提供共享数据建模服务的平台及机构也面临着 “排他性攻击”，针对回归和聚类等长期交互协议的研究表明，协议选择和攻击者 Sybil 身份控制的数量对脆弱性有决定性影响。
PDF2 years ago
深度神经网络能够泛化到哪些超出分布的物体方位？
本文通过对深度神经网络（DNNs）在不同方向识别对象的表现进行了探究，并系统地检查了 DNNs 的通用性能力的限制，研究了数据多样性对其的影响，并得出了一个有趣的结论：DNNs 只能泛化到像 2D 一样的对象实例，即平面内旋转的内部分布方向
PDF3 years ago
对比模型反演用于无数据知识蒸馏
本文提出对比模型反演（Contrastive Model Inversion）来对抗由现有反演方法所引起的数据多样性缺失问题，实现更高的数据多样性从而提高实例区分度及在知识蒸馏中的性能表现。
PDF3 years ago
真实数据分布的联邦视觉分类
本研究探讨如何在真实世界的场景下训练视觉模型。我们使用了两个新的大规模数据集，测试了 Federated Learning 算法的表现，并提出了两种新的算法以优化模型的表现。
PDF4 years ago
使用流式端到端模型进行长篇语音识别
通过多样化训练数据以及 LSTM 状态操作模拟长形音频，可以增强端到端语音识别模型对未知领域数据的泛化能力。
PDF5 years ago
AAAI使用 GaussianFace 在 LFW 上超越人类级别的人脸验证表现
本文提出了一种基于区分性高斯过程潜在变量模型的多任务学习方法 - GaussianFace，旨在丰富训练数据的多样性以改进在未知目标域中的人脸验证泛化能力，通过利用多源域的额外数据，实现自适应复杂数据分布以更好地捕获多种来源中的复杂人脸变化
PDF10 years ago