meta-learners | BriefGPT - AI 论文速递

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ICML多环境下部分识别的治疗效果的元学习器
从多环境的观测数据中，利用部分识别法通过元学习器估计条件平均治疗效应的边界。
PDFa month ago
BatMan-CLR: 提高少样本元学习器对标签噪声的鲁棒性
我们在这篇论文中首次广泛分析了不同级别的标签噪声对最先进的元学习中基于梯度的 N-way K-shot 学习器（例如 Reptile、iMAML 和 foMAML）性能的影响，并提出了两种采样技术（manifold 和 batch mani
PDF10 months ago
Few-Shot 弱监督医学图像分割的元学习器
本文提出了一个基于元学习的弱监督分割方案，并在医学成像领域进行了实验和对不同范例的比较分析，研究结果表明度量学习元学习方法在小型领域变化的任务中具有更好的分割结果，而某些梯度和融合的元学习方法则对大型领域变化具有更好的推广性。
PDFa year ago
ICML比较元学习方法在估计多值处理异质效应中的表现
本文研究了针对多值处理的异质效应的元学习方法，考虑不同的元学习算法，以及它们在不同的参数下的误差上界，提出并讨论了能够适用于不同处理多样性的方法，并使用合成半合成数据集验证了这些方法的优劣。
PDF2 years ago
ECCV自监督何时能够提高小样本学习？
通过实验和分析，研究了自监督学习对于小样本学习的有效性，证明自监督学习可以降低元学习中相对误差率 4%-27%，对元学习器有更多的改进，尤其是在训练集更小或任务更具挑战性的情况下。但在元学习和自监督学习使用的图像分布不同时，自监督学习有可能
PDF5 years ago
对抗性鲁棒少样本学习：一种元学习方法
本研究旨在开发 Adversarial Querying 算法以生成对小样本图像分类具有鲁棒性的元学习器，并比较其与迁移学习方式的性能表现，结果表明在 Mini-ImageNet 和 CIFAR-FS 等图像分类任务上，该方法具有远优于传统
PDF5 years ago