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KDDFredformer: 为时间序列预测提供频率无偏的 Transformer
本文介绍了一种基于 Transformer 的框架 Fredformer，用于准确预测时间序列数据，该框架通过均匀地学习不同频带的特征来减轻频率偏差，并且引入了一个轻量级变种的 Fredformer，其参数更少、计算成本更低，但性能仍然可与
PDF23 days ago
神经网络中频率偏差动态的理解
传统神经网络在学习过程中存在频率偏差，本研究通过偏微分方程研究了神经网络中错误频率的动力学，进一步证明了通过适当选择初始化权重的分布可以消除或控制频率偏差，并实验证实了该原理也适用于多层神经网络。
PDFa month ago
IJCAI频率偏差如何影响神经图像分类器对于常见干扰及对抗扰动的鲁棒性？
本研究提出通过 Jacobian 频率正则化方法对深度学习模型频率偏差与鲁棒性之间的直接关系进行研究，实验证明偏向低（高）频分量能够提高分类器对高（低）频污染和对抗扰动的鲁棒性，但在低（高）频污染的性能方面存在折衷。
PDF2 years ago
生成模型的频率偏差
该研究通过对生成对抗网络的结构进行分析，提出了一些关于频率偏差和高频伪影的新发现，并尝试分析了一些现有的提高生成质量的方法，但没有实现完美的改进。最后，该研究建议，提升鉴别器的质量将是解决频率伪影问题的关键。
PDF3 years ago
ACL超范畴预测无监督方法的去掩码化研究
该论文比较了无监督的上位词预测方法，特别是在英语和德语的数据集上证明了三种方法的预测结果与基于频率的预测结果高度重叠和高度相关；然而，第二种方法 SLQS 虽然整体准确度较低，但在其他方法出错时可以进行正确的预测。该研究再次证实了需要检查计
PDF3 years ago
神经网络中对非均匀密度输入的频率偏差
本文使用神经切向核（NTK）模型研究变量密度对训练动态的影响，结果表明在学习频率为 k 的纯谐波函数时，对于数据在 S^1 上，收敛点 x 的时间复杂度为 O (k^d/p (x))，其中 p (x) 表示 x 处的局部密度。
PDF4 years ago