out-of-domain inputs | BriefGPT

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嵌入式设备的在线持续学习
本文研究了使用移动神经网络进行实时嵌入式设备上的在线连续学习的效果，通过测量它们的性能、内存使用、计算要求和对域外输入的泛化能力，验证了实时在设备上执行学习的有效性。
PDF2 years ago
ACL广泛但不健壮？比较数据修改方法对领域外泛化和对抗鲁棒性的影响
本文通过研究数据修正、数据增强、去偏、数据过滤等方法对模型泛化到未知领域和对抗鲁棒性的影响，发现数据的增加（通过增加数据集或数据增强）能够提高模型在未知领域下的准确性和抗干扰能力，而数据过滤则会减少针对特定任务的准确性。
PDF2 years ago
ACLProtoInfoMax：利用互信息最大化的典型网络进行领域外检测
本研究提出了一个名为 ProtoInfoMax 的新型架构，可同时处理领域内和领域外句子，通过互信息最大化（InfoMax）目标来提高低资源文本分类中 OOD 检测的性能。实验结果表明，我们提出的方法可以显著提高 20％的性能，并减少神经网
PDF3 years ago
基于逐步单调注意力的神经 TTS 鲁棒序列到序列声学建模
提出了一种基于步骤单调注意力方法，将严格单调性和强制的注意力硬约束引入到序列到序列的声学建模中，以改善神经 TTS 中的模型鲁棒性并获得显著的性能提升。
PDF5 years ago