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flooding
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泛洪正则化用于稳定训练生成对抗网络
该论文提出了一种针对生成对抗网络（GANs）的训练不稳定问题的解决方法，通过直接对抗损失函数进行正则化，使用洪水法（flooding）抑制判别器的损失过低，实验证明洪水法可以稳定 GANs 的训练，并与其他稳定技术结合使用。
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8 months ago
软升软降中的隐式正则化
通过提出一种更加鲁棒的程序 SoftAD，该程序通过减少边界点和限制异常值的影响，保留升降效果，实现与 SAM 和 Flooding 竞争性分类准确度，同时保持更小的损失泛化差距和模型规范化。
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9 months ago
FlowDB：一个大规模的降水、河流和洪水数据集
研究介紹了一種新的以小時為單位的河流水位和降雨數據集，並提出了兩個挑戰，即通用水流量預測和閃洪災害評估，旨在改善由氣候變化引起的洪水造成的損失。
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4 years ago
ICML
在达成零训练误差后，我们是否需要零训练损失？
本研究提出了一种称为 flooding 的解决方案，通过限制训练误差在一个合理的小值范围内，以达到更好的泛化效果，并在实验中证明了有效性。
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4 years ago
利用 ConvNet 多样性进行洪水识别
本篇研究针对全球最昂贵的自然灾害类型 —— 洪水灾害进行监测，使用深度学习技术进行高分辨率遥感图像中的洪水辨识，效果优于现有技术，评价指标 Jaccard Index 提升了 1 至 4 个百分点。
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7 years ago
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