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BSDM：超光谱异常检测的背景抑制扩散模型
本文介绍一种用于 HAD 的新型背景抑制扩散模型（BSDM），它通过学习潜在背景分布和应用统计偏移模块来抑制复杂背景，解决了 HAD 中复杂背景和泛化问题。
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a year ago
协作双通道度量在少样本学习中的应用
本文提出了一种对 few-shot 分类问题的基础分类方法，和一种在此基础上的协作双路径度量分类方法，将模型在基础分类上的训练结果迁移到新分类中。经过两个基准测试集的验证表明，该方法是一个简单而有效的框架，而且是该领域的新的最先进技术。
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4 years ago
生成式持续概念学习
该研究提出了一个利用少量标记示例来扩展以前学习概念的计算模型，该模型基于 Parallel Distributed Processing 和 Complementary Learning Systems 理论，使用嵌入空间将新概念与以前学习
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5 years ago
跨域人脸反欺诈的深度转移
本文提出了一种使用 CNN 框架利用目标领域的稀疏标记数据来改善人脸防欺骗模型跨数据集测试性能的方法，实验结果表明仅使用少量标记样本即可显著提高模型的泛化能力。
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5 years ago
度量嵌入的半监督深度学习
本文提出了一种基于深度度量嵌入的半监督学习算法，利用少量标注数据和无标注数据的相对距离关系约束，得到在欧氏空间内区分力强的分类器，并可用于基于最近邻分类的应用。
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8 years ago
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