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ACLOpenAttack：一个开源的文本对抗攻击工具包
本篇论文提出了一个基于开源的文本对抗攻击工具包 OpenAttack，该工具包有其独特的优势，在支持所有攻击类型、多语言和并行处理方面表现突出。它包含 15 种典型的攻击模型，覆盖了所有攻击类型，高度包容性的模块化设计不仅支持现有攻击模型的
PDF4 years ago
PyTorch 度量学习
PyTorch Metric Learning 是一个开源库，旨在为研究人员和实践者消除实现深度度量学习算法所需的麻烦和耗时，并且其模块化和灵活的设计允许用户在现有代码中轻松尝试不同算法的组合，并提供完整的训练 / 测试工作流程。
PDF4 years ago
FastReID: 一个基于 PyTorch 的通用实例重识别工具箱
FastReID 是一个高度模块化、易于实现新研究思路的软件系统，支持单和多 GPU 服务器，涵盖人 / 车再识别、面部识别、跨域再识别和商品追踪等多个领域，代码和预训练模型可以在给定的网址上访问。
PDF4 years ago
MMFashion: 用于视觉时尚分析的开源工具箱
MMFashion 是基于 PyTorch 的全面、灵活和用户友好的开源视觉时尚分析工具箱，支持时尚属性预测、时尚识别和检索、时尚地标检测、时尚解析和分割以及时尚兼容性和推荐等一系列任务，采用模块化设计，并提供详细的文档、演示脚本和现成模型
PDF4 years ago
基于模块化 Transformer 的排名框架
本篇论文将 Transformer 排名模型模块化，提出了一种轻量化的在线交互方案，大幅提升了排名的速度和可解释性。
PDF4 years ago
了解图神经网络在学习图拓扑方面的表征能力
通过研究图卷积网络的表示能力，我们发现 GCNs 在学习图瞬间时有一定限制，而使用不同传播规则的模块化 GCN 设计可以显著提高其性能和表示能力。
PDF5 years ago
modAL：Python 的模块化主动学习框架
modAL 是一个 Python 的模块化主动学习框架，具有清晰的面向对象设计和与 scikit-learn 模型和工作流程的兼容性，其特点包括快速原型设计和易于扩展性，可以帮助开发实际的主动学习管道和新算法。该框架完全开源，具有广泛的单元
PDF6 years ago
端到端学习的极限
本文讨论了端到端学习技术在复杂数据处理体系结构中的可扩展性，并指出了它存在的潜在缺陷，特别是在利用神经网络现有的模块化设计方面的不足。作者的简单实验证明了这些效率问题，甚至导致学习完全崩溃。
PDF7 years ago
深度神经网络分类中的损失函数
研究了不同损失函数选择对深度神经网络及其学习动态的影响，证明了 L1 和 L2 损失函数是深度网络分类目标的合理选择，并提出两种新的损失函数作为现有损失函数的可行替代品。
PDF7 years ago