ensembling methods | BriefGPT

关键词ensembling methods

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应用集成方法进行模型无关的机器生成文本检测
通过应用集成方法来检测大语言模型（LLM）产生的机器生成文本的问题，并找到简单的 DetectGPT 子模型输出的摘要统计数据在保持其零 - shot 性的同时获得 0.73 的 AUROC（相对于 0.61），受监督学习方法可以将准确性提
PDF18 days ago
包装集合代理模型用于空气动力翼型外流估计
研究项目比较了几个模型的性能，并找到了在这个特定任务中以 25% 的加速训练时间击败其 Deep Ensemble 对手的 PE (8,4,1) 模型。
PDF7 months ago
MEAL: Few-Shot 提示稳定与活跃学习
本研究提出了一种新颖的集成方法以减少 few-shot 分类中的变化，同时利用主动学习来选择优秀的 Prompt，并基于此提出了一个名为 MEAL 的综合方法，可以在 5 个不同的任务上改进 Prompt-based 微调的整体性能 2.3
PDF2 years ago
深度学习中领域内不确定性估计和集成的陷阱
本研究重点研究针对图像分类的领域内不确定性的计量标准诸如 DEE 等并探究了深度学习集成技术，指出了现有指标的缺点并避免了这些缺点，对不同的集成技术进行了深入的研究，发现许多复杂的集成技术在测试性能方面等价于仅仅独立地训练数个网络的集成。
PDF4 years ago
ICLR高效变分贝叶斯神经网络集合在异常检测中的应用
本研究使用贝叶斯神经网络设置中的后验变分逼近和梯度下降来获得神经网络集合以进行异常值检测，并证明其结果与其他有效的集成方法相当。
PDF7 years ago