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单一扩散模型实现鲁棒分类
本文提出了一种鲁棒扩散分类器 (Robust Diffusion Classifier, RDC)，它是一个基于预训练扩散模型构建的生成分类器，可以更好地应对未知威胁并实现识别准确率的提高
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a year ago
表面肌电模式识别分类器置信度评估
本文旨在确定在表面肌电图案识别方面，哪些类型的分类器可以提供更高的准确性和更好的置信度，并在 4 个 EMG 数据集上定量、定性地评估各种生成分类器和区别分类器的性能。结果表明，尽管基于深度神经网络的区别分类器表现出高准确性，但它的置信度与
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a year ago
基于高斯混合模型的生成式语义分割模型
GMMSeg 提出了一种使用密集生成分类器进行分割的新型分割模型，以捕获类条件密度并在具有各种分割架构和 Backbone 的情况下优于鉴别模型，即使在开放性的数据集上也表现良好。
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2 years ago
通过生成框架绕过在线类增量学习中的逻辑偏差
本研究提出了一个基于特征空间的生成分类器框架，以解决在线类增量学习中用于避免 softmax 分类器的数量型偏差问题，并通过广泛实验验证了该框架的有效性。
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2 years ago
EMNLP
针对鲁棒自然语言推理的判别式调整生成分类器
本研究提出了一个针对自然语言推理任务的生成式分类器 GenNLI，并通过比较五种基线模型，包括辨别式模型和像 BERT 这样的大规模预训练语言表示模型的表现，实证特征。我们探索了生成式分类器的辨别式微调的训练目标，表明在对数损失微调方面进行
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4 years ago
强健神经网络的双向学习
本文介紹了兩種使用雙向學習 (BL) 來改善韌性的新學習技術，分別為雙向誤差傳播和混合對抗性網絡（HAN）並且證明了兩者均可顯著提高模型對白噪聲靜態和對抗性樣本的韌性，並根據不同的任務和體系結構選擇不同的算法。
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6 years ago
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