out-of-distribution datasets | BriefGPT

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ACLPairCFR：通过对比学习增强对配对因果增强数据模型训练
通过对已有数据样本进行最小且充分的修改以改变其标签，Counterfactually Augmented Data (CAD) 创建新的数据样本。与 CAD 训练可以增强模型对与标签相关的偶然特征的鲁棒性相比，最新的研究表明，通过 CAD
PDF25 days ago
迈向经过校准的鲁棒视觉语言模型微调
就细调技术在预训练模型的潜力释放和模型在分布偏移中的鲁棒性之间存在权衡关系，研究提出了一种校准鲁棒微调（CaRot）方法，以在内部数据和外部数据集上提高预训练视觉 - 语言模型（VLMs）的校准性和鲁棒性。验证结果证明了该方法的有效性。
PDF8 months ago
基于原型学习的异域多发病病变分割
本文介绍了一个名为 PrototypeLab 的稳健且广义的息肉分割模型，该模型通过引入不同的照明模式，学习生成每个对象类别的原型，并利用原型生成最终分割掩模，从而在来自多个中心的分布之外数据集上发挥有效作用，相比 16 种最先进的图像分割
PDFa year ago
EMNLP用各向同性句子嵌入克服数据集偏差的核白化技术
利用表示规范化和 Kernel-Whitening 可以提高 BERT 在分布外数据集上的性能，同时保持分布内准确性。
PDF2 years ago
人类与机器视觉间差距已部分缩小
通过广泛测试人类观察者和机器学习模型的表现，本研究发现最先进的自监督和转换器模型在大部分研究中已经超越人类的前馈性能。人类和机器视觉的行为差异正在缩小，但还有许多改进的空间。
PDF3 years ago