emnist dataset | BriefGPT - AI 论文速递

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发展一种新的量子前处理滤波器以提高神经网络模型的图像分类准确性
本论文提出了一种新颖的量子预处理过滤器（QPF），以提高神经网络模型的图像分类准确性。通过应用 QPF 方法，研究结果表明，在 MNIST 数据集和 EMNIST 数据集上，基于手写数字和字母的图像分类准确性分别从 92.5% 提高到 95
PDF10 months ago
WaveMix: 图像资源高效的 Token 混合
WaveMix 是一种采用多尺度 2D 离散小波变换 (DWT) 进行空间令牌混合的替代神经架构，与卷积神经网络 (CNNs) 和 ViTs 相比，在多个数据集上表现出了与它们相当甚至更好的泛化性同时需要更少的计算和存储
PDF2 years ago
IJCAI编码联邦 Dropout 的快速服务器学习率调整
本文利用编码理论来提高跨设备联合学习中的 Federated Dropout（FD）算法的训练精度，实现了较高的训练速度和与无 Dropout 情况下相同的最终精度，并在 EMNIST 数据集上取得了很好的效果。
PDF2 years ago
你真的可以后门联邦学习吗？
本文研究联邦学习中的后门攻击及防御，探讨了如何在 EMNIST 数据集上实现防御策略，结论表明采用范数削弱和差分隐私能够有效减轻后门攻击带来的影响，同时开放代码以期鼓励更多研究者参与其中。
PDF5 years ago
EMNIST：手写字母的 MNIST 扩展数据集
介绍了一个常用于图像分类和机器学习的 MNIST 数据集的扩展版本 EMNIST，它包含更具挑战性的数字和字母分类任务，而且与原始的 MNIST 任务具有相同的图像结构和参数，兼容所有现有的分类器和系统。通过将转换后的 NIST 数据集和
PDF7 years ago