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自主调整 UNet：用于医学图像分割的自主调整 UNet
本文研究探讨了 UNet 在医学图像分割中的学习模式，并提出了解决非对称监督引起的不相关特征和特征冗余的方法，通过利用特征蒸馏，在几乎无计算成本的情况下，将提出的方法应用于现有的 UNet 架构中，实验结果表明该方法在四个医学图像分割数据集
PDF15 days ago
PointJEM: 通过联合熵最大化来减少特征冗余的自监督点云理解
PointJEM 是一种自我监督表示学习方法，通过最大化不同部分之间的联合熵，减少点云领域嵌入特征的冗余信息，实现学习到的特征变量成对独立，从而显著减少特征的冗余，并在分类和分割等下游任务中取得了有竞争力的性能。
PDF7 months ago
用混合样本对 Barlow 双胞胎防止过拟合
通过引入线性插值样本，Mixed Barlow Twins 旨在改善 Barlow Twins 训练过程中的样本交互，从而有效减轻特征过拟合问题并进一步提高 CIFAR-10、CIFAR-100、TinyImageNet、STL-10 和
PDF7 months ago
少即是多：预训练模型在少样本任务中的特征冗余
使用预训练模型进行线性探测，当下游数据稀缺或少样本时，预训练特征可能是非常冗余的；而在少样本任务中，只使用最重要的特征维度的 1% 就能恢复与使用完整特征表示所达到的性能。根据理论分析，高方差和类中心之间距离较小的特征维度可能是影响少样本转
PDF9 months ago
MMAdaBrowse: 自适应视频浏览器以提高连续手语识别效率
提出了一种新的自适应模型（AdaBrowse），通过将连续手语识别（CSLR）问题建模成顺序决策任务，动态选择输入视频序列中最具信息量的子序列，并利用时空冗余实现高效计算，对四个大规模 CSLR 数据集进行了广泛的实验，证明了 AdaBro
PDFa year ago
MM基于互信息的三重交互网络用于高效图像去雾
提出了一种基于空间频率双域信息和两阶段架构的互信息驱动的三重交互网络（MITNet），解决了现有方法中对频域信息的有限探索、信息交互不足和特征冗余严重等问题。MITNet 在多个公共数据集上展示出卓越的性能，并具有较低的模型复杂性。
PDFa year ago
AAAI特征分解减少负迁移：一种适用于推荐系统的新型多任务学习方法
本文针对深度学习下的多任务学习在推荐系统中受到负面影响的问题，通过提出特征分解网络 (FDN) 的方法，将特征显式分解为任务特定和任务共享特征以减少特征冗余，实验结果证明其在效果上优于现有方法。
PDFa year ago
类比相关指数
本文提出了一种基于类比比例的特征选择方法，即将类似性和不同性在两个标签不同的特征对 (a, b) 和 (c, d) 之间的相对关系应用于 (c, d)，并介绍了基于此的 Analological Relevance Index（ARI）作为
PDFa year ago