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模型重新编程在文本 - 图像编码器的非分布数据上优于微调
评估预训练模型在下游任务中的性能时，除了评估下游模型的内分布准确性外，还必须评估其对于一般化和识别离群样本的能力。本文揭示了侵入性微调技术所带来的隐藏成本，提出了 Reprogrammer 方法来改善下游模型在内分布、离群泛化和离群检测任务
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4 months ago
公平合成数据引发强有力的统计平等
通过在敏感属性上等化合成数据生成器的目标概率分布，使用 AI 生成的合成数据进行训练的下游模型能够提供公平的预测，使得即使从偏见的原始数据推断出来，也能够提供强大的公平预测。
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8 months ago
CVPR
利用迁移学习进行属性推断处理
研究了在迁移学习过程中，有控制权的敌手如何在受害者微调的下游模型上进行属性推断攻击，并演示了一系列攻击，通过操纵上游模型生成中间特征，能够轻松区分在下游模型中是否存在目标属性。
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a year ago
端到端弱监督
通过聚合多个弱监督数据源，本研究提出一种直接使用神经网络重参数化概率先验标签，从而直接学习下游模型的端到端方法，取得了端模型性能和弱监督数据依赖性方面的改进。
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3 years ago
ACL
联合优化标记化和下游模型
本文提出了一种优化分词器和模型以找到适当分词的新方法，该方法可用于各种 NLP 任务，包括后处理和多种语言翻译。实验结果表明，该方法通过确定适当的分词方法可以提高性能。
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3 years ago
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