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multi-source learning
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DoFE:面向领域的特征嵌入在未见数据集上进行通用眼底图像分割
提出了一种基于多源学习的领域导向特征嵌入框架来提高卷积神经网络对医学图像分割中看不见的目标领域的泛化能力,并在实现上述领域特征嵌入的同时采用了领域代码预测支路和注意机制使得语义特征和聚合特征得到动态组合, 在实验中表现优异。
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4 years ago
ACL
基于师生学习的单 / 多源跨语言实体识别技术在目标语言上使用未标注数据
本文提出一种基于师生学习方法的跨语言命名实体识别学习方法,该方法能够更好地利用源语言和目标语言中的已标注和未标注数据,特别适用于多源跨语言学习,实验证明该方法在三种目标语言上均优于现有的最先进方法。
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4 years ago
ACL
学习上下文聚合多源监督用于序列标记
本文介绍了一种名为 Consensus Network 的框架,该框架可以在多个源的注释上进行训练,学习每个源的个体表征,并通过上下文注意力动态聚合源特定的知识,并最终导致反映多个源之间达成一致(共识)的模型,实验结果表明此框架在多源学习方
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5 years ago
AAAI
多源神经变分推断
本文提出了一个基于可变自编码器的多源学习框架,其中每个自编码器都是在不同的信息源的条件下进行的。我们在小数据集上展示了其学习效果,并在结构化输出预测方面进行了评估,同时证明了在多源情况下冲突检测和冗余可以增强推断的鲁棒性。
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6 years ago
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