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改进扩散训练的噪声计划
我们提出了一种设计噪声时间表以增强扩散模型训练效果的新方法，并通过在 ImageNet 基准测试上的实验结果展示了该设计的优越性。
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3 days ago
Top-KAST: Top-K Always Sparse 训练
本文提出了一种名为 Top-KAST 的方法，在训练时保持网络的稀疏性，避免了传统方法在训练时必须实例化 dense 参数或梯度的缺点，实验结果表明，该方法在 ImageNet 基准测试中表现出色，在语言建模领域也有广阔的应用前景。此外，该
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3 years ago
关于通用物体的零样本识别
本文主要探讨了当前零样本学习（ZSL）模型在 Imagenet 基准测试中的不足之处，提出了基准测试质量不高的原因，并分析了影响 ZSL 模型准确性的不同因素。进一步介绍了 ZSL 数据集中的结构偏见，并详细阐述了半自动构建新基准的方法，以
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5 years ago
通过对抗性样本检测过拟合
该研究提出了一种利用原始测试数据来检测过拟合的新方法，使用对抗性示例和重要性加权的无偏误差估计，尤其适用于多类图像分类模型在 ImageNet 基准测试上的过拟合检测。
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5 years ago
可视化与理解卷积网络
介绍了一种新的可视化技术，通过消融研究得出了超越 Krizhevsky 等在 ImageNet 分类基准上的模型架构，其 ImageNet 模型表现优异并且泛化性良好，可以轻松地在其他数据集上取得优异的分类效果。
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11 years ago
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