out-of-domain performance | BriefGPT

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CATfOOD：提升跨领域性能和校准性的反事实增强训练
使用大型语言模型对小型语言模型进行训练数据增强，在抽取式问答系统中改善模型的领域外性能，并提高模型校准的多样性和精简性。
PDF10 months ago
图像获取与患者表型差异对自动分割模型泛化的作用
通过评估自动医学图像分割模型在领域外的表现和泛化能力，特别关注适应新的图像采集和疾病类型，本研究使用非对比增强的腹部 CT 扫描数据集，包括健康患者和多囊肾病（PKD）患者，证明广泛的训练示例显著提升模型泛化和领域外表现，从而改进临床应用中
PDFa year ago
从少量样例评估领域外语言模型性能
本研究旨在探索预训练语言模型对领域转移能力的预测，并证明基于特征归因的因子对于预测模型领域转移能力具有一定的作用。
PDF2 years ago
ACL拓展 domain 外的范围：多个子域中的 QA 模型研究
研究不同子领域的问答系统性能表现，并分析其与训练数据和测试数据来源领域相关的泛化能力及效果差异，结果表明内部特征引入的偏差对问答系统性能的影响很大，需要针对性地解决。
PDF2 years ago
ACLILDAE: 评估数据的实例级难度分析
本研究通过对 23 个数据集的评估进行实例级别难度分析 (ILDAE)，提出了 5 个创新应用，可帮助提高 NLP 模型的评估效率，选择最佳模型以及提高评估数据质量，包括减少实例成本和时间、修复错误和琐碎实例、分析数据集特征以指导未来数据创
PDF2 years ago
ICCV基于实例级时序循环混淆的鲁棒物体检测
本文介绍了一个新的自监督任务，即基于实例级别的时间循环混淆，可以在不同运动中探索不变动结构，从而提高物体检测器在测试时的鲁棒性，实现了在训练物体检测器时采用自监督任务的一种可靠方法。
PDF3 years ago