feature adaptation | BriefGPT

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如何为微调准备您的任务头
通过分析任务头的选择对特征适应的控制，进而影响下游性能，我们发现精细调节一开始的训练准确度和损失，在初始能量的变化对精调后特征的效果有重大影响，最终证明高能量会增加特征的欧几里得和余弦距离，但点积（和精调后特征的范数）会先增加后下降，并提出
PDFa year ago
CFA: 基于耦合超球特征适应的目标导向异常定位
提出了 Coupled-hypersphere-based Feature Adaptation (CFA) 方法，它通过特征自适应到目标数据集来实现对异常数据的准确定位及区分，CFA 采用可学习的补丁描述符和可扩展的内存库，结合预训练 C
PDF2 years ago
EMNLP面向语音识别的统一说话人适应方法
本文提出了一种基于特征适应和模型适应的统一说话人自适应方法，其中采用一种说话人感知的持久性记忆模型进行特征适应，并使用一种新颖的逐步修剪方法进行模型适应。在 Librispeech 数据集上的实验结果表明，相对于基线方法，在一般说话人自适应
PDF3 years ago
基于粗到细特征自适应的跨领域目标检测
本论文提出了一种新的粗 - 细特征自适应方法以解决领域偏移问题，细化层面通过最小化不同领域相同类别的全局原型的距离来实现前景的条件分布对齐。通过广泛实验，结果表明该方法的广泛适用性和有效性达到了现有最优水平。
PDF4 years ago
局部保留联合转移域自适应
本研究提出了一种新方法，可以利用特征适应、分布匹配和样本适应，同时考虑样本之间的本地一致性，以保持样本的流形结构。通过学习领域特定的投影，我们的方法适用于同质和异质域适应，并且在包括标准和大规模数据集的五个基准测试上得到了显着的优化。此外，
PDF5 years ago