label distributions | BriefGPT

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自知力蒸馏用于学习模糊性
通过自知力蒸馏方法，有效地解决了语言模型在面对多义样本时过于自信地错误预测单一标签的问题，并通过重新校准置信度，在生成更好的标签分布上取得了显著的改进。同时，该方法相对于现有方法在训练模型时更高效，无需额外的训练过程来完善标签分布。
PDF20 days ago
CVPR标签信息瓶颈用于标签增强
本文研究标签增强问题，提出了一种新的标签信息瓶颈方法来从逻辑标签精确恢复标签分布。该方法通过挖掘关键的标签相关信息来提高恢复性能，并在多个基准标签分布学习数据集上进行实验来验证其有效性和竞争力。
PDFa year ago
非对称松弛分布对齐的域自适应
本文提出了一种非对称松弛分布对齐的方法来解决领域适应中标签分布偏移问题，并找到了合理的理论假设条件来支撑该方法，证明了该方法在合成和真实数据集上的实际效果。
PDF5 years ago
ACL何时多任务学习有效？在不同数据条件下的语义序列预测
本文介绍了对多任务学习的一系列评估，并且发现仅有其中 1 个语义序列标注任务受到显著的改善。同时作者还探讨了辅助任务和数据依赖条件与多任务学习效果的关系，结果发现，在取得成功时，具有紧凑和更均匀标签分布的辅助任务是更好的选择。
PDF8 years ago