ordinal regression | BriefGPT

关键词ordinal regression

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优化阈值标记有序回归方法的并行算法
该研究提出了一种并行化算法，用于找到最优的阈值标签，通过使用该算法和并行处理相比使用基于动态规划的现有算法，可以将阈值方法的整个学习过程的计算时间缩短到约 60％。
PDF2 months ago
多尺度异质性感知的组织病理学全切片图像超图表征
通过构建多尺度异质感知超图，挖掘生物实体间的多样互动以获得全局表示，并在三个基准数据集上表现出优越性能。
PDF2 months ago
鲁棒的截断 lp - 范数支持向量序回归
介绍了一种新的鲁棒性支持向量序回归模型 (CSVOR)，它使用带权重矩阵的截断 lp - 范数损失函数来检测和消除训练过程中的异常值，在存在异常值的情况下表现优于现有的方法。
PDF2 months ago
具有交互作用的子集比较的鲁棒序数回归
基于鲁棒有序方法和不确定性集合的决策模型，学习决策者对子集间偏好的偏好预测方法及评估。
PDFa year ago
SCOL：腹主动脉钙化评分的监督对比序数损失计算在椎体骨折评估扫描中的应用
通过使用 Dual-Energy X-ray Absorptiometry (DXA) 扫描获取的脊椎骨折评估 (VFA) 图像，将腹主动脉钙化 (AAC) 量化为有序回归问题。研究提出了一种新颖的有监督对比有序损失 (SCOL)，通过将标
PDFa year ago
ICCVOrd2Seq：将顺序回归视为标签序列预测
本文提出了一个简单的序列预测框架 Ord2Seq，将有序回归任务转化为序列预测过程，以便细致地区分相邻类别，实验证明细致区分相邻类别能够显著提高性能，并且新方法在四个不同场景中超越了现有最先进方法的表现。
PDFa year ago
基于多模态最优传输的具有全局结构一致性的共同注意力变换器，用于生存预测
提出了一种用于生存预测的多模式最优传输协方差建议变压器框架，其中使用最优传输来匹配外展病理学切片和基因嵌入，以选择信息丰富的块来表示巨像素 WSI。
PDFa year ago
跳跃注意力的单目深度预测
通过引入基于注意力机制的 Skip Attention Module，使得 Monocular Depth Estimation 的编码器和解码器特征更好地融合；并将问题表述为一个像素查询细化问题，利用提出的 Bin Center Pred
PDF2 years ago
CVPRUnimodal-Concentrated Loss: 用于序列回归的全自适应标签分布学习
通过三个原则，我们提出了一种全面自适应的标签分布学习方法，称为单峰浓缩损失方法，它使用学习排序策略获得单峰分布，并将估计误差和预测分布的方差集成到损失中，具有在年龄和头部姿态估计等回归任务上表现优越的结果。
PDF2 years ago
SemEval-2022 任务 7：使用 Transformer 和序数回归解决填空测试
使用预先训练好的 transformer 作为骨干，该模型旨在解决多任务学习中的分类和排序任务，在 Wikihow 网站相关的指导文本中找到最佳占位符，采用两个序数回归组合来解决这个任务，使用该系统在 SemEval 2022 Task 7
PDF2 years ago
CVPR移动窗口回归：一种新的序回归方法
本文提出了一种新的序数回归算法 —— 移动窗口回归 (MWR)。在算法中，我们设计了基于相对排序的表示模式、全局与局部相对回归模型以及迭代式的排名估计方法。实验结果表明，该算法在面部年龄估计和彩色图像分类等多个数据集上均取得了最先进的表现。
PDF2 years ago
类别距离加权交叉熵损失用于溃疡性结肠炎严重程度评估
研究使用新的损失函数：类距加权交叉熵 (CDW-CE)，从而更好地训练用于测量溃疡性结肠炎内窥镜活动的评分系统的深度学习模型，该方法考虑到分类之间的距离和顺序，从而在实验评价和领域专家中优于传统的分类交叉熵损失和其他常用损失函数。
PDF2 years ago
利用平滑凸代理实现结构化预测的一般理论
本文提出了一个理论框架来进行结构化预测，其将多标签，排序回归和图匹配等任务的损失统一了起来，并可以获得条件随机场和二次代理等现有代理方法上的新结果。
PDF5 years ago
神经网络的等级一致序列回归及其在年龄估计中的应用
利用深度学习中基于序列回归的神经网络模型进行年龄预测的研究中，提出了一种新的一致性排序逻辑（CORAL）框架，用于提高预测准确率。
PDF5 years ago
利用有噪音的配对比较进行身体质量指数范围估计的序数回归
本文探讨了利用序数回归将人体质量指数（BMI）分类估计成序数类别，用基于成对比较的嘈杂二进制搜索算法来利用 BMI 类别之间的序数关系，并应用 Bradley-Terry 模型概率作为目标进行成对比较，结果表明，所提出的方法在 BMI 类别
PDF6 years ago
CVPR基于深度序回归网络的单目深度估计
采用间距增加离散化（SID）策略将深度网络学习重新构建为顺序回归问题，采用累积回归损失训练网络，同时采用多尺度网络结构，避免不必要空间池化，并能够平行捕捉多尺度信息，该方法在四个挑战性基准测试中实现了最先进的结果，并赢得了 Robust V
PDF6 years ago
有序回归方法的一致性
通过特征函数的导数在 0 处的刻画，给一类替代性损失函数提供 Fisher Consistency 特性的证明。
PDF10 years ago
序数回归的神经网络方法
本文介绍了一种简单而有效的方法，即将传统神经网络适应于学习序数类别，其性质既具有分类又具有回归的特性。我们的方法是序数回归的感知机方法的一般化，它在多个基准数据集上优于神经网络分类方法。此外，NNRank 在信息检索、网页排名、协作过滤和生
PDF17 years ago