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label relationships
搜索结果 - 5
大型语言模型中的上下文学习学习标签关系但非传统学习
通过研究源自于上下文的学习能力、预训练和标签关系对大语言模型性能的影响，我们的研究发现 LLMs 通常会整合上下文标签信息，但预训练和上下文标签关系被区别对待。同时，模型并不会同等考虑所有上下文信息，这些发现有助于理解和调整 LLM 的行为
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a year ago
多标签图像分类的语义感知双对比学习
通过引入样本对间对比学习和原型 - 样本对比学习，提出了一种新颖的语义感知双对比学习框架，通过联合训练三个模块，准确捕捉与图像内容相关的判别性标签级特征，并在五个具有挑战性的大规模公共数据集上实验证明了该方法的有效性优于现有技术。
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a year ago
使用增强图卷积网络的多标签持续学习
提出增强图卷积网络（AGCN++）并使用部分标签编码器（PLE）对多标签连续学习（MLCL）进行跨任务标签关系构建、避免灾难性遗忘等处理，实验结果表明该方法是有效的。
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2 years ago
AGCN 增强图卷积网络用于终身多标签图像识别
此研究提出了增强图卷积网络（AGCN）模型来构建标签关系和保持关系跨多个图像识别任务，有效抑制遗忘效应，实验证明该方法在 LML 图像识别上效果可靠。
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2 years ago
AAAI
基于语义图嵌入的跨模态注意力模型用于多标记分类
该研究提出了一种使用跨模态关注力和语义图嵌入的方法来进行多标签分类，该方法能够有效捕获标签之间的空间或时间依赖关系，并发现每个类的具有区分性特征的位置，实验结果表明该方法优于现有的最先进技术。
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5 years ago
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