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MPSeg：冠状动脉分割的多阶段策略
我们介绍了一种名为 MPSeg 的创新多阶段策略，专门用于冠状动脉分割，其采用了分离左冠状动脉和右冠状动脉以及集成模型等方法，针对冠状动脉的结构复杂性和 SYNTAX Score 的原则进行了设计和优化，并在 MICCAI 2023 年的
PDF15 days ago
ACL分治法用于依存关系感知的多跳证据检索
通过考虑多种相关性信号，我们将多跳问题回答的证据检索任务划分为两个子任务：语义文本相似度和推理相似度检索。我们提出了两种集成模型 EAR 和 EARnest，分别处理每个子任务，然后考虑不同的相关性信号对句子进行重新排序。在 HotpotQ
PDFa month ago
如何有效地训练一组 Faster R-CNN 目标检测器以量化不确定性
该论文介绍了一种新的方法，用于训练两阶段目标检测集成模型，特别是使用 Faster R-CNN 模型来估计不确定性。我们建议训练一个区域建议网络 (RPN) 和多个 Fast R-CNN 预测头，构建一个可靠的深度集成网络来估计目标检测中的
PDF2 months ago
逃脱样本陷阱：使用配对距离估计器快速精确的认知不确定度估计
该研究引入了一种新颖的方法，使用成对距离评估器（PaiDEs）对集成模型进行认识不确定性估计，这些评估器利用模型组件之间的成对距离建立熵的上下界，并使用这些界限作为信息准则的估计值。与最近的深度学习方法不同，这些方法依赖于基于样本的蒙特卡洛
PDF3 months ago
ICCV三维物体检测范围的实证分析
基于 LiDAR 的 3D 检测在自动导航中起着至关重要的作用。本文通过对长距离检测数据集 Argoverse 2.0 的经验性分析，揭示了近场和远场 3D 检测的不同特征，并提出了一种基于集成模型的有效技术，使长距离检测的效率提高了 33
PDF4 months ago
DCASE 2023 挑战中的少样本生物声事件检测
DCASE 挑战赛的 Few-shot 生物声学事件检测任务中，限制训练数据集，于 2023 年共有 6 个团队参加，最高 F-score 达到 63％，方法多样。
PDF6 months ago
使用领域预训练语言模型提高低患病率胸部病变的零样本检测
本文探讨利用特定领域预训练模型（如 CXR-BERT、BlueBERT 和 ClinicalBERT）替换 CLIP 的 BERT 权重以提高 CLIP 的性能，并针对低流行病的疾病检测评估了具有特定领域预训练的零样本分类模型，虽然替换权重
PDF6 months ago
基于机器学习的分类数据缺失值填充
本研究探讨了使用机器学习算法来预测和填补分类数据集中的缺失值，着重于采用纠错输出编码 (ECOC) 框架的集成模型，包括基于 SVM 和 KNN 的集成模型，以及结合了 SVM、KNN 和 MLP 模型的集成分类器。我们将这些算法应用于三个
PDF6 months ago
KDDEAMDrift: 一种可解释的时间序列自我再训练模型
本文介绍了一种名为 EAMDrift 的新方法，通过按照各自的性能度量加权每个预测，将多个单独预测器的预测组合起来。结果显示，该方法比个体基线模型表现优异 20％，并实现了与非可解释集成模型可比较的准确度结果，强调机器学习模型中可解释性的重
PDF6 months ago
CVPR使用 GP-NAS 堆叠集成模型预测 NAS 多任务
本文描述了如何通过处理数据、锻炼、并使用 GP-NAS 进行堆叠集成模型来准确预测体系结构的性能，并成功在 CVPR 2022 Track 2 Challenge 中排名第一。
PDF7 months ago
基于深度学习的数据库管理系统自动调优
利用 OtterTune 的方法，通过有监督和无监督的机器学习方法选择对系统有影响力的 knobs，映射未知的工作负载，推荐 knob 设置，并改进延迟预测，并使用 GMM 聚类去除指标并组合集成模型（如 RandomForest）与非线性
PDF7 months ago
SemEval-2023 任务 3 的英国谢菲尔德 VeraAI 团队：新闻体裁、主题和说服技巧分类的单语和多语方法
研究使用多语言集成模型，针对 SemEval-2023 任务 3：在在线新闻中检测类别、框架和说服技巧。在三个子任务中，使用 RoBERTa 和 mBERT 等方法，分别在不同语言中获得前几名的结果。
PDF9 months ago
AAAI采用随机激活函数实现鲁棒的不确定性估计
本文提出了一种新颖的集合方法，称为 RAFs Ensemble，通过为每个神经网络提供不同的（随机）激活函数来改进其集合多样性以进行不确定性量化，并在一系列回归任务中证明了 RAFs Ensemble 在合成和实际数据集上优于最先进的集合不
PDF9 months ago
跨领域自动术语提取中的 Transformer 集成
本文在多语言跨领域设置中，提出了基于 Transformers 预训练语言模型的术语抽取的预测能力的比较研究。实验结果表明，除了荷兰语和法语之外，在所有语言中应用单语言模型的策略优于利用多语言模型的最先进方法。此外，将两个最佳模型的输出组合
PDFa year ago
博弈论混合专家在组合对抗机器学习中的应用
本文提供了一种博弈论框架，旨在找到防御者在面对攻击者使用组合性对抗性攻击时的 Mixed-Nash 策略，该框架创造了一组拥有更大鲁棒性的防御措施，相比于多个最先进的单模型防御措施和概率分布均匀的组合防御措施，并且在行业中推进对组合攻击和防
PDFa year ago
EMNLP扩展的多语言抗议新闻检测 -- 共享任务 1，CASE 2021 和 2022
该研究介绍了 CASE 2022 共享任务 1 的结果，重点关注跨语言抗议事件检测和多语言文档分类模型的开发，提出了一种基于集合模型的零 - shot 学习方案，并在 CASE2021 测试数据上表现出卓越的性能。
PDFa year ago
探索自然语言处理中的预测不确定性和校准：对方法和数据稀缺性影响的研究
研究在从低资源语言中采样的数据集上训练模型的情况下，通过多种方法评估和分析神经分类器的预测置信度，发现尽管使用预训练模型和集成模型可以获得最佳结果，但数据集规模增大时不确定性估计的质量可能会受到影响。对序列不确定性进行了定性分析，发现模型的
PDFa year ago
CVPRV$^2$L：将视觉和视觉语言模型应用于大规模产品检索
本文介绍了在 eBay 产品视觉搜索挑战 (FGVC9) 中获得第一名的一个模型。该模型通过将视觉模型和视觉语言模型相结合，运用 20 个模型的结合方式，在对 coarse labels 进行两阶段训练的基础上，进行了精细化的自我监督训练。
PDFa year ago
探究自监督预训练模型的集成特征在自动语音识别中的应用
本文介绍使用多个基于自监督学习的模型以及它们所提取特征的集成方法，改善语音识别任务的性能，并使用三种自监督模型 HuBERT、Wav2vec2.0 和 WaveLM 进行了实验，得到了较好的效果。
PDFa year ago
不确定性估计的整体学习：先验函数和自助法的优势
本文将探讨模型集成中两个重要因素 -- 先验函数和自助法 -- 的作用，提出了先验函数可以显著提高集成模型在输入上的预测能力且自助法可以在信号 - 噪声比变化时带来额外的好处。通过理论和实验结果，作者证明了这两个元素对于提高机器学习代理的表
PDFa year ago