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ACL
基于多视角、基于能力的图神经网络课程学习
通过引入一种建立在图复杂性规范和模型能力的新方法,本文在课程学习中提出了一种新的视角,该方法通过考虑不同样本困难度和模型能力的观点,在训练过程中推导出有效的课程表,为图神经网络的课程学习研究提供了进一步的发展。实验结果表明了该方法在实际的链
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a year ago
ACL
神经机器翻译置信度感知的计划采样
本文提出了基于置信度的定时采样策略,针对神经机器翻译中定时采样策略无法根据实时模型表现进行调整的问题,通过使用模型预测的置信度来量化实时模型表现,并设计了细粒度的采样策略。实验结果表明,该策略在 Transformer 模型上显著优于 Va
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3 years ago
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