discriminative loss | BriefGPT

关键词discriminative loss

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RescoreBERT：利用 BERT 进行具有区分性的语音识别重评分
本文介绍了如何利用 BERT 模型及 MWER loss 设计一种用于 ASR 系统的 rescoring 模型，该模型可将 WER 降低 6.6％/3.4％相对值，并对来自对话代理的内部数据集进行了验证，在该数据集中，该模型将延迟和 WE
PDF2 years ago
AGRNet：面部解析的自适应图表达学习和推理
本文提出一种用于面部解析的自适应图形表示学习和图形推理方法，旨在学习描述每个组件的代表性顶点，利用组件之间的关系，对面部区域中的歧义像素产生准确的解析结果。实验结果证明了所提出模型在多个面部解析数据集上的卓越性能，同时验证了其在人体解析任务
PDF3 years ago
基于分类锚点的无监督领域自适应语义分割
该论文提出了一种新的类别锚点引导的无监督域自适应（UDA）模型，用于语义分割，并通过锚定和伪标签，显式强制执行类别感知的特征对齐来学习共享的判别特征和分类器，其一系列损失函数和训练机制均展现出卓越的性能。
PDF5 years ago
AAAI自监督语义分割调整的混合匹配
该研究提出了一种自我监督学习方法，通过引入 “混合和匹配” 步骤来提高语义图像分割任务的性能，该方法无需更多的数据和标签，并且在很多方面与有监督的预训练方法可以媲美甚至超过其性能。
PDF7 years ago
ICLRBlackOut: 針對非常大的詞彙集，提升循環神經網絡語言模型的加速
本文提出使用黑化（BlackOut）算法，通过采用区分性损失和新的采样策略，以有效训练百万词汇量的大规模循环神经网络语言模型（RNNLM）。实验表明，相较于其他方法，BlackOut 在 GPU 或 CPU 群集的情况下仅需要在单台机器上
PDF9 years ago