prototype-based methods | BriefGPT

关键词prototype-based methods

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超越原型：用于更好表示学习的语义锚正则化
基于语义锚点的正则化方法（SAR）可以通过使用预定义的类锚点来引导特征学习，从而提高紧凑度和类间可分性，避免引入偏差和错误。该方法在现有模型中可以以即插即用方式使用，并在大规模实验中优于之前的方法。
PDF7 months ago
ProtoExplorer: 使用原型探索和精炼进行可解释的深度伪造视频法证分析
该论文提出了一种基于可视分析的原型学习过程模型，并在此基础上提出了 ProtoExplorer，一种用于探索和改进基于原型的深伪造检测模型的可视分析系统。ProtoExplorer 提供了在处理视频数据时可视化和时间过滤基于原型的预测的工具
PDF10 months ago
ACLFew-shot Event Detection: 一个实证研究与一个统一的视角
本文通过对 10 种方法的比较研究，提出一种对少样本事件检测模型的统一视图和基准，为未来的研究提供了许多有价值的研究见解。
PDFa year ago
通过提示调整的方向原型用于免重训练连续学习
研究提出了对比原型提示 (CPP) 方法，通过任务特定的提示调整，在对比学习目标优化的基础上，有效地解决了随时间推移和原型干扰所导致的性能恶化问题，并在四项具有挑战性的类增量学习基准测试中表现出色，不需要排练缓冲区，并且在连续学习和线下联合
PDFa year ago
CVPR神经原型树用于可解释的细粒度图像识别
本研究提出了神经原型树（ProtoTree）方法，将原型学习与决策树相结合，从而通过设计在全局上产生可解释的模型。此外， ProtoTree 可以通过在树中勾勒一个决策路径来在本地解释单个预测并通过集成方法、修剪和二值化调整准确性与可解释性
PDF4 years ago