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深度持续学习中的可塑性维护
本文研究了深度学习系统在持续学习环境下的表现，发现其容易出现失去可塑性现象，影响其对新数据的适应能力，但通过 L2 正则化和重启动某些不常用单元的连续反向传播算法，可以缓解和避免这种现象。
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a year ago
ICML
在过度参数化模型中表征标记数据的结构规律
该论文分析了神经网络模型对个别实例的处理方式，通过一致性得分来表征模型的预期准确度，并使用采样自数据分布的不同大小的训练集对多个数据集中的个别实例进行了实证估计，从而确定模型处理模式与模式的一致性，该方法可应用于分析深度学习系统中的过分拟合
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4 years ago
自我批判推理用于稳健的视觉问答
该研究提出了自我批判的训练目标，通过确定人类视觉 / 文本解释或仅来自问题和答案中的重要单词的具有影响力的图像区域，确保正确答案的视觉解释与竞争答案候选者相比更匹配，以解决 Visual Question Answering 系统在训练数据
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5 years ago
NTUA-SLP 在 SemEval-2018 任务 3 中，使用单词和字符级别注意力 RNN 集成跟踪讽刺推文
本研究提出了两个基于深度学习的系统，在 SemEval-2018 任务 3 “英文推文中的反讽检测” 中排名第二，并使用自我注意机制、双向长短时记忆循环神经网络，以及预训练的 word2vec 词向量来捕获推文中的语义和句法信息。
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6 years ago
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