long tail | BriefGPT - AI 论文速递

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增强的三维对抗样本用于鲁棒性领域外预测
通过对实际训练数据集进行改进，我们提出了一种使用对抗性示例来增强模型对领域外数据的泛化能力的方法，通过学习和应用一组矢量来扭曲对象并进行对抗性增强，从而显著提高了三维对象检测和三维语义分割方法对领域外数据的鲁棒性和泛化能力。
PDF10 months ago
使用似然拆分测试长尾泛化
为了可靠地处理自然语言，NLP 系统必须推广到罕见话语的长尾中。我们提出了一种方法，通过重新拆分现有数据集来创建具有挑战性的基准，要求推广到分布的尾部。在这个简单的方法中，我们创建了一个 “似然分布分割”，把通过一个预先训练的语言模型（LM
PDF2 years ago
ACL适应长尾：迁移学习研究在语言理解任务上的元分析
对自然语言理解中基于转移学习的长尾现象进行了定量的元分析研究，较全面地探讨了转移学习方法在改善此类现象上的可行性问题和方法论实现问题，并在基于临床叙述的案例研究中比较了多种适应性方法的性能表现。
PDF3 years ago
时域多元素：多动作视频理解模型的学习与解释
介绍了 Multi-Moments in Time dataset，它包含了超过一百万个三秒视频的超过两百万个动作标签，为多动作检测训练和分析模型引入了新的挑战。对于长尾多标签学习，提出了适合的损失函数，并提供了更好的模型可视化和解释方法，
PDF5 years ago
通过个性化重新排序管理推荐系统中的流行度偏差
本文介绍了一种基于个性化多样化重新排序的方法，以增加不受欢迎的项目在推荐中的表现，同时保持良好的推荐准确性，并展示了其对比现有基于规范化的方法对处理受欢迎程度偏差更有效，同时检验了各种新的和现有的指标来衡量推荐中长尾商品的覆盖率。
PDF5 years ago
应对长尾推荐的挑战
论文提出了一套基于图的算法集合，可以帮助解决商品推荐系统中 “长尾” 商品推荐困难的问题，并通过实验证明其有效性及优于现有技术。
PDF12 years ago
病毒营销的动态
本文分析了一个由 400 万人构成的人际推荐网络，观察了推荐的传播和级联大小，并解释了简单随机模型。它还分析了由推荐网络定义的用户社区内用户行为的变化。虽然推荐的平均效果不是很好，但我们提出了一种可以成功识别对于病毒式营销非常有效的社区、产
PDF19 years ago