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learning bias
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通过因果干预方法消除文本 - 视频检索中的帧长度偏见
改进和开发新的网络架构是文本 - 视频检索的研究热点。然而，现有的方法可能存在学习和推理偏差问题，本研究首次尝试探索修剪视频剪辑的训练和测试集之间的时间偏差，并提出因果去偏方法，通过大量实验验证了该方法的有效性。
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10 months ago
通过基于距离的点云密度优化提升 LiDAR 三维物体检测
本文通过数据角度分析了现有的 LiDAR 3D 目标检测算法尤其是对于离传感器较远区域性能欠佳的问题，发现检测模型中存在对密集物体的学习偏差，提出了一种基于模型无关的点云密度调整预处理机制，使用迭代 MCMC 优化估计不同距离范围内点密度的
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a year ago
评估基于儿童语言训练的神经网络中的层次泛化能力
本研究以 LSTMs 和 Transformers 为例子，通过与儿童语言输入类似的数据培训这两种没有分层偏见的神经网络，进而评估它们对英语的 yes/no 问题的理解。研究结果表明，在使用文本自然语言作为语言输入时，这两种模型都更接近于错
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a year ago
基于语言的因果表示学习
利用结构化因果模型语言，可以从一个简单离散动态系统的状态图中恢复状态变量，同时所选择的最紧凑表示对于学习体验起到有意义的学习偏好作用。
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2 years ago
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