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CoCoCo:改进文本引导的视频修复以提升一致性、可控性和兼容性
本文提出了一种新颖的文本导向的视频修复模型,实现了更好的一致性、可控性和兼容性。实验表明,该模型能够生成高质量的视频片段,并展示了更好的动作连贯性、文本可控性和模型兼容性。
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4 months ago
Fix-Con:深度学习模型转换的自动故障定位和修复
深度学习模型之间的框架转换是为了实现模型在设备之间的兼容性,并利用可能仅限于某个深度学习框架的优化功能。然而,此转换过程可能存在错误,导致转换后的模型要么无法部署,要么存在问题,严重影响其预测准确性。我们提出了一种自动化的故障定位和修复方法
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6 months ago
针对二元分类的基于池的主动学习的重新基准测试
本文提出了一种可靠和可扩展的实现来重新评估现有主动学习策略的数据集,通过重新评估实验,我们不仅纠正了现有基准测试中的配置错误,还揭示了模型兼容性等问题。我们经验突出了把研究努力奉献给重新评估现有基准测试以产生更可信结果和深入洞察的重要性。
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a year ago
基于生成对抗网络的数据合成
该研究提出了一种名为 table-GAN 的方法,使用生成对抗网络(GANs)合成伪造表格,用于保证数据匿名性和模型兼容性。实验证明,该方法在隐私和模型兼容性之间取得平衡,同时解决了数据泄露问题。
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6 years ago
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