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geometric complexity
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ICML
基于边界的多类别泛化界限与几何复杂度
通过对深度神经网络的一种复杂性度量，即几何复杂性，进行研究，我们提出了一种新的上界推导出的泛化误差，该泛化误差与网络的几何复杂性的边际归一化相关，并适用于广泛的数据分布和模型类。同时，我们对 ResNet-18 模型在 CIFAR-10 和
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a month ago
几何复杂度对转移学习中神经塌陷的影响
通过实验证明，对预训练网络的几何复杂性进行操作会影响神经崩溃，这个效果也能推广到新类别的神经崩溃上，从而提升在下游任务中的性能，特别是在少样本学习设置中。
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a month ago
三维人体恢复中的分层语义图高斯控制
通过引入分层图人体高斯控制（HUGS）框架，基于 3D 高斯喷洒（3DGS）的方法在人体重建方面取得了进展，通过利用身体部位的语义先验来确保几何拓扑的一致性，从而捕捉身体部位之间的复杂几何和拓扑关联，特别擅长增强表面细节和准确重建身体部位连
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a month ago
扩展黎曼扩散模型
基于黎曼流模型，通过改进近似方法和利用对称空间，我们能够在高维度上学习分布并得到明显改进，包括模拟非平凡流形上的 QCD 密度并对高维超球上的学习嵌入进行对比实验。
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8 months ago
全电介质超表面反向设计的神经 - 共轭方法
本文介绍一种基于神经 - 权值方法的深度学习方案，用于更加精确高效的设计以实现目标频率依赖散射效果的增加几何复杂度的全电介质超表面，并且证明该方法不仅适用于本文中的案例，同时适用于等离子体学、光子晶体带隙材料和其他结构化材料系统。
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4 years ago
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