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高效的集成改进训练数据归因
我们提出了两种高效的集成策略，DROPOUT ENSEMBLE 和 LORA ENSEMBLE，可以显著降低训练时间（高达 80％），服务时间（高达 60％）和空间成本（高达 80％），在保持与原有独立集成相似的归因效果的同时，有效地改善了
PDFa month ago
具有不断增大系数幅值停止准则和元学习器的正则化提升优化叠加模型
本研究探讨了超参数优化中的堆叠集成元学习器，它无需超参数调整，能够减少多重共线性效应，并考虑了集成学习过程的泛化能力。其中，增强策略作为堆叠元学习器显示出很大的潜力，并且完全消除了多重共线性的影响。本文提出了经典增强方法中的隐式正则化和一种
PDF5 months ago
提升对抗传递性的技巧包
通过对现有对抗性攻击的仔细研究，我们提出了一系列技巧来增强对抗性传递性，包括动量初始化、计划的步长、双重示例、基于频谱的输入变换和几种集成策略。在 ImageNet 数据集上的大量实验验证了我们提出的技巧的高效性，并表明结合它们可以进一步增
PDF6 months ago
超越单一强度：通用视觉语言模型的定制集成
通过使用集合策略，本研究初步提出了一种增强视觉 - 语言模型在泛化性能方面的方法，取得了新的最先进性能。
PDF7 months ago
后变分量子神经网络
量子计算与混合量子经典计算结合的后变分策略，通过集成策略优化量子模型的方法以及构建个体量子电路的设计原则、后变分量子神经网络的架构设计以及估计误差的传播分析，能够应用于图像分类等实际应用，并实现 96% 的分类准确率。
PDFa year ago
AI-UPV 在 EXIST 2023 中使用大型语言模型进行学习与分歧制度下的性别歧视特征化
该研究论文描述了 AI-UPV 团队在 CLEF 2023 的 EXIST（社交网络中的性别歧视识别）实验室中的参与情况，旨在通过训练大型语言模型和集成策略来解决性别歧视识别和分类的任务，在学习中处理争议，无需使用任何聚合标签。
PDFa year ago
语义相似性集成的自动设计：基于语法进化的方法
本文章为自然语言处理领域的语义相似度任务提出了一种自动设计语义相似度视角的方法，该方法使用了语法演化来选择和聚合最大化人类判断相关性的候选测量指标，此外，该方法在多个基准数据集上进行了评估，并表明它能够显著提高相似性评估准确性，并在某些情况
PDFa year ago
ACLAMRs 统合！使用自回归模型学习进行 AMR 解析统合
本文研究了 AMR 解析的现状和问题，提出了两种基于 Transformer 模型的集成策略来解决结构约束问题，并强调了计算所有可能预测的 SMATCH 得分的需求。
PDFa year ago
ACL预训练语言模型在中文语法错误修正的模型集成中的应用
探索基于预训练语言模型（PLMs）计算的困惑度（PPL）的模型集成策略，以增强语法错误校正（GEC）系统，但得出一个出乎意料的结果，即基于 PLMs 的集成无法提高性能，详情需要进行评估可扩展性和改进测试数据。
PDFa year ago