post-processing | BriefGPT - AI 论文速递

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多次校准后处理的必要性？
该研究是第一项全面评估选定模型的多校准后处理在广泛标签、图像和语言数据集上的实用性，并总结了：（1）开箱即用的模型往往相对多校准且无需额外的后处理；（2）多校准后处理可以改善本质上无法校准的模型；（3）传统的校准度量有时会隐含地提供多校准度
PDF24 days ago
通过对抗训练的分类和基于能量的判别增强一致性图像生成
在这项研究中，我们提出了一种新颖而高效的技术来改善基于一致性模型生成的图像的感知质量，并利用联合分类器 - 判别器模型进行后处理，通过引导示例特定的投影梯度迭代，使合成图像更加精细，从而在 ImageNet 64x64 数据集上获得了改进的
PDFa month ago
基于数据相关充分统计扰动的私有回归
采用后处理方法以私密发布边际导数为基础的数据依赖 SSP，在线性回归和逻辑回归中优于现有的数据无关 SSP，同时与合成数据的训练有关，机制的整体效用取决于对线性查询的回答情况。
PDFa month ago
基于 CNN 的图像编码在人类视觉层进行后期处理
本文提出了一种将后处理方法整合到可伸缩编码方案中以提高解码图像质量的方法，并通过与传统方法的比较验证了其有效性。
PDFa month ago
ICML公平风险控制：一种用于校准多组公平风险的广义框架
该论文介绍了一种用于后处理机器学习模型的框架，以满足多组公平性保证。该框架适用于不同的场景，包括图像分割中的假阴性率控制、层次分类中的预测集条件不确定性量化以及语言模型中的去偏文本生成。通过对多个数据集和任务进行数值研究验证了该框架的效果。
PDF2 months ago
CVPR预训练特征在摄像机姿态细化中的非常有效性
将预训练特征与粒子滤波器和可渲染场景表示相结合，实现姿态细化的简单方法达到了最先进的结果，证明不需要特定的训练即可构建姿态细化器。
PDF3 months ago
联邦学习中的梯度泄漏
该研究全面研究了联邦学习系统中梯度反演攻击的实际效用，通过对该攻击在实践中的限制进行理论和实证评估，揭示了梯度反演攻击在实际情境下的局限性，并提出了一些有效的防御措施。
PDF3 months ago
AdaNAS：自适应后处理与自我监督神经架构搜索用于集成降雨预测
提出了一种名为 AdaNAS 的自我监督神经架构搜索方法，用于进行降雨预报后处理并高精度预测降雨，通过设计降雨感知搜索空间和降雨级别正则化函数，显著提高了对高降雨区域的预报准确性，与其他神经架构搜索方法和以前的研究相比，提出的 AdaNAS
PDF6 months ago
基于人类感知的谷物分割细化使用条件随机场
本文介绍了一种基于条件随机场和感知组织规则的快速、高保真度的后处理技术，针对多晶材料显微结构中的颗粒边界等互联线网络的准确分割提出了一种解决方案，改善了分割蒙版的准确性，并引入了一种新的颗粒对齐度量标准，提供了更详细的复杂微结构分割性能评估
PDF7 months ago
公平 SISA：集成后处理以提高 LLMs 的公平性
这篇论文研究了大型语言模型（LLMs）的反学习和公平性之间的相互作用，特别关注了一种称为 SISA 的流行反学习框架的性能 - 公平性权衡，并提出了后处理偏差缓解技术用于 SISA 生成的模型集合，证明其中的一种方法是模型集合的最佳公平预测
PDF7 months ago
使用深度卷积图像重建的直接系外行星检测（ConStruct）：一种用于后处理高对比度图像的新算法
我们提出了一种新颖的机器学习方法，用于检测高对比度自适应光学成像数据中的微弱点源。通过利用深度学习在一种新颖的直接成像后处理算法中，我们的方法旨在改进恒星噪声的近似并提高行星探测灵敏度。我们展示了一个卷积自编码神经网络在广泛的实际成像序列参
PDF7 months ago
实现多目标特征选择可解释性的数据科学流程
本研究提出了一种原创方法，通过后处理和可视化来支持数据科学家解释和比较 MOFS 结果，从而帮助其选择最佳特征子集。
PDF7 months ago
区分左右：几何感知语义对应标识
基于现有动物姿势估计数据集构建了一个新的挑战性的语义对应基准，表明几何感知在语义对应中的重要性，并揭示了当前基础模型特征在简单后处理中的局限性。我们展示了在零样本和监督设置下用简单而有效的解决方案结合这些信息可以显著提高语义对应性能。在备受
PDF7 months ago
KDDFLASC：一种对聚类算法 HDBSCAN * 进行扩展的火焰敏感聚类算法，用于检测聚类中的分支
我们介绍了 FLASC 算法，它是一种针对耀斑敏感的聚类算法。该算法在 HDBSCAN * 的基础上进行了后处理步骤，以区分检测到的聚类流形中的分支，从而添加了一种可以发现的模式。我们提出了两种算法变体，在计算成本上进行了噪声鲁棒性的权衡。
PDF7 months ago
公平感知的图神经网络：一份调查
通过对图神经网络的公平性技术进行分类和研究，本文介绍了改善图神经网络公平性的先前工作，包括预处理步骤、训练过程和后处理阶段，同时提出了公平性评价指标的直观分类，并对用于基准测试的图数据集进行了总结，还针对未解决的关键问题和挑战进行了讨论。
PDFa year ago
CVPRCVPR 2023 3D 占据预测挑战赛 4th Place 多尺度 Occ 解决方案
本报告介绍了通过采用 Multi-Scale Occ 方法进行 3D 占用预测的方式，在 CVPR 2023 挑战赛中获得了第四名，并通过模型混合、测试时增强和类别敏感的阈值进一步提高了最终性能。
PDFa year ago
使用生成神经网络对 MR 图像进行快速重新面向，降低再识别风险并保持容积一致性
本研究提出一种基于生成对抗网络的匿名面部生成方法，可用于去除医学影像材料中的面部信息以保护受试者隐私，并与现有的处理方法进行比较评估。
PDFa year ago
更精确、更整洁的人脸检测：反向非极大值抑制
该论文介绍了一种新的基于 CNN 和 NMS 算法的人脸检测方法，可以有效处理低质量图像和小人脸，可以作为不同人脸检测方法的后处理器。
PDFa year ago
数据污染攻击中的不可检测性与鲁棒性：选择你的毒药
本文研究了深度图像分类模型中毒的问题，提出了两种防御方案进行后处理，利用少量的受信任的图像标签对修复模型，防御效果优于现有的方案，并指出了检测 / 鲁棒性权衡关系和攻击的适应能力问题。
PDFa year ago
神经网络的校准
该论文研究了神经网络中置信度校准的问题，并提供了校准方法的经验比较，分析了可视化和标量测量评估模型置信度校准的不同方法，并对基于后处理或对训练进行更改的现代校准技术进行了评估，实验结果覆盖了各种数据集和模型，比较了不同标准下的校准方法。
PDFa year ago