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跨模态检索的基于样本的条件不确定性量化
本文提出了一种新颖的基于原型的随机不确定性量化（PAU）框架，通过对内在数据模糊性的不确定性进行量化，构建了可信赖的预测，为跨模态检索提供准确的不确定性和可靠的预测。
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9 months ago
原型有助于联邦学习：朝着更快的收敛方向
该论文提出了一种基于原型的联邦学习框架，通过在典型的联邦学习进程的最后全局迭代中进行少量更改就能够实现更好的推理性能，从而在两个基准数据集上实现了更高的准确性和相对高效的通信。
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a year ago
基于原型的提示学习：基于预训练的视觉语言模型的原型提示学习
本文介绍了一个基于原型的新型学习方法 —— 原型提示学习法（PTP），用于在预先训练的视觉语言模型中进行少量样本的图像识别任务。通过定义图像原型和提示原型来实现相似图像的相似提示，从而有效地利用潜在知识并适应各种 PVLM。
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2 years ago
基于原型的自解释图神经网络
本研究提出了一种框架，可以学习原型图，从而同时提供准确的预测和基于原型的解释，用于自我解释的图神经网络，实验结果表明其在真实和人工数据集上都具有良好的预测和解释质量。
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2 years ago
CVPR
用于可控图像翻译的风格感知鉴别器
本文提出了使用原型自监督学习控制风格关注的鉴别器，同时作为评论家和风格编码器来提供条件，以缓解现有图像到图像转换中标签不考虑语义距离所导致输出域控制和插值问题，并基于此进行风格插值，内容移植和局部图像转换。
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2 years ago
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