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开放世界中的半监督目标检测
在这篇论文中，我们提出了一个名为 Open World Semi-supervised Detection（OWSSD）的框架，该框架通过一种轻量级的自编码器网络对进行过 ID 数据训练从而有效地检测 OOD 数据，并从中学习，我们通过大量
PDFa year ago
探索半监督面部表情识别的边界：学习来自分布内、分布外和无约束数据
本文详细研究了 11 种最新的半监督学习方法，并在不同数据环境（如 in-distribution 和 unconstrained）下，通过五个人脸表情识别的数据集，对这些方法进行评估。结果表明 ReMixMatch 算法在大多数的数据情况
PDFa year ago
ICMLData-SUITE: 数据中心识别内分布不一致示例
利用 Data-SUITE 实现数据有效性定量化，针对 in-distribution 数据中不一致区域的问题，该框架结合 copula 建模，表示学习和符合性预测，提供特征级信赖区间估计器，可回答哪些测试实例可以可靠地由模型进行预测和识别
PDF2 years ago
ACL通过交替对抗学习降低新闻摘要中的主导偏见
该研究提出了一种新的技术来减少新闻文章中的领导偏见，使自动文摘模型更加关注内容语义。实验表明此方法可以有效地减少模型学习到的领导偏见，在分布不均匀的数据上具有更好的泛化性能，而在分布均匀的数据上效果无损。
PDF3 years ago
ICML评估预测不确定性估计的鲁棒性：基于狄利克雷模型的可靠性如何？
本文是关于 Dirichlet-based uncertainty (DBU) 模型稳健性的大规模研究，结果表明 DBU 模型的不确定性估计在正确分类和错误分类的样本、检测对抗攻击以及区分 ID 和 OOD 数据方面不够稳健。作者提出了一种
PDF4 years ago