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invariance learning
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SA-MixNet：结构感知混合和不变性学习用于遥感图像中基于草图监督的道路提取
一种新颖的结构感知混合和不变性学习框架 (SA-MixNet) 被提出用于弱监督道路提取，该框架通过数据驱动的方式提高了模型的不变性，结合结构感知混合策略、不变性正则化及基于鉴别器的正则化方法，使得该框架在 DeepGlobe、Wuhan
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4 months ago
ICLR
对比自监督的折旧不变性学习
本文提出了一种基于自监督学习的泛化表征学习方法，利用不同 iable invariance hyper-parameters 控制表示中编码的不变性，并且通过梯度下降学习线性 readout 和任务特定的不变性要求，无需特定任务的预训练，从
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a year ago
不变性学习的最后一层边缘似然
本研究通过设计自定义的优化程序，提出一种新的较低的边缘似然下限，部分成功地在标准基准测试、低数据范围和医学图像数据集上进行了推理，但在 CIFAR10 数据集上表现出失败模式，该研究表明，当更复杂的逼近方法可用时，边缘似然是神经网络中不变性
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3 years ago
使用 KL 回归在多个环境中识别不变因素
提出了一种新颖的 KL 回归框架，通过同步最小化参数模型和来自每个环境的观测数据之间的 KL 散度，可靠地估计具有多个潜在混淆因素的复杂多环境回归问题中的回归系数，可提高数据鲁棒性和泛化性。
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4 years ago
学习在记忆中调节对个体重新识别的不变性
本文研究了人物重识别中的无监督域自适应问题，提出了一种基于样例、相邻和摄像机属性的不变性学习框架，并在三个重识别基准测试中取得了新的最佳结果。
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5 years ago
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