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data redundancy
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少即是多：用于视觉指令调优的数据值估计
通过对视觉指令数据集的实证研究，发现其存在显著冗余性，因此提出了一种新的数据选择方法 TIVE，它基于计算梯度估计了视觉指令的任务级别和实例级别价值，并根据估计值确定了视觉指令中的任务比例，选择代表性实例组成较小的训练集，实验证明该方法只需
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4 months ago
Turbo: 信息驱动的加速插件用于视觉语言模型
本文通过研究数据冗余性，设计并提出了一种基于信息度的 Turbo 模块，用于从视觉或文本数据中剪裁低效的令牌，以实现 Vision-Language Large Models 的加速，同时较少性能损失。
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7 months ago
AAAI
剥离洋葱：分层减少数据冗余以提高 Vision Transformer 训练效率
本文提出了一种从三个稀疏角度出发的训练框架 Tri-Level E-ViT，探索了数据冗余的减少，并证明了该框架不仅可以加速各种 ViT 架构的训练，还可以提高准确性。
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2 years ago
MM
多点集成感知与通信：融合模型与功能选择
提出了一种多点 ISAC 系统，通过利用多视数据冗余来融合多个 ISAC 设备的输出，从而实现更高的感知性能，并通过功能选择模块来有效地探索感知和通信之间的性能权衡，并导出了一个通过假设检验和最优投票分析预测融合准确度的融合模型。仿真结果表
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2 years ago
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