data-centric approach | BriefGPT

关键词data-centric approach

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基于数据中心的标签平滑技术用于眼底图像可解释性青光眼筛查
本研究关注于如何通过数据为中心的方法改进视网膜图像中的青光眼筛查，并通过多个标注者的信息进行个性化标签平滑处理，从而提高模型性能。
PDFa month ago
增强身份保护对于扩散个性化的数据观点
使用大型文本到图像模型生成图像的能力已经引起了巨大的变革，但是对于特定独特或个人化的视觉概念，如您的宠物、屋内物品等，并不能被原始模型捕捉到。本文通过采用数据为中心的方法，提出了一种新颖的正则化数据集生成策略，旨在解决文本连贯性丧失和身份保
PDF8 months ago
面向数据的金融大型语言模型
通过数据中心的方法，我们提出了一种能够更好地处理金融任务的金融 LLM（FLLM）模型，通过多任务提示优化来对数据进行预处理和预理解，并通过推断增强推理（AAR）自动生成训练数据，实验结果表明，我们的数据中心 FLLM 模型显著优于基于原始
PDF9 months ago
图像获取与患者表型差异对自动分割模型泛化的作用
通过评估自动医学图像分割模型在领域外的表现和泛化能力，特别关注适应新的图像采集和疾病类型，本研究使用非对比增强的腹部 CT 扫描数据集，包括健康患者和多囊肾病（PKD）患者，证明广泛的训练示例显著提升模型泛化和领域外表现，从而改进临床应用中
PDFa year ago
BioREx：利用异构数据集提高生物医学关系抽取的准确性
本论文提出了一种数据丰富的方法，将多个医学相关的 Relation Extraction 数据集组合成一个大型数据集，并使用 BioREx 实现了关系提取任务，结果表明，BioREx 在各种关系任务中的表现都优于当前最好的执行方法。
PDFa year ago
高斯过程回归和分类的自蒸馏
本研究提出了两种方法来扩展知识蒸馏的概念，包括数据中心方法和分布中心方法，以便用于高斯过程回归和分类，我们的方法可以有效地将知识蒸馏应用于高斯过程模型。
PDFa year ago
AAAI改进角色感知对话数据集的双重任务框架
本文介绍了一种简单而有效的数据中心方法，用于改善个性化对话代理。通过利用针对两个任务的原始 - 对偶结构（预测对话响应和个人资料之间的联系），我们增强了相关人物角色，以改进对话数据集 / 代理，并修复了基准数据集的注释问题，其巨大地增加了模
PDF2 years ago