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MACO:一种用于缺失多模态知识图补全的模态对抗性和对比度框架
提出了一种对抗式和对比式的多模态知识图完善框架(MACO),用于解决多模态知识图完善中的缺失模态问题,并通过交叉模态对比损失来改进生成器表现。实验证明 MACO 可在公共基准上取得最先进的结果,并能为各种多模态知识图完善模型提供一个多功能的
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a year ago
使用大小约束优化解锁更深网络的特征可视化
MACO 是一种简单的方法,通过优化相位谱并保持幅度恒定以确保生成的解释属于自然图像空间,从而解决了针对更深的神经网络进行可解释图像生成的问题。
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a year ago
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