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搜索结果 - 12

改进的少样本越狱能够规避对齐的语言模型及其防御
使用少量样本演示和特殊系统标记，通过随机搜索精确破解文本语言模型（LLMs），以获得高准确率的自动语音识别结果（ASRs）。
PDFa month ago
稀疏神经网络架构搜索的基准随机搜索
稀疏神经网络通过更高的参数效率展现出与密集网络类似甚至更好的泛化性能，但由于缺乏标准基线方法，可靠的比较和可重现性受到限制。本研究提供了一种评估方法和一种基于随机搜索的朴素基线方法，用于寻找良好的稀疏配置，并发现随机搜索在初始化稀疏子网络中
PDF4 months ago
利用大型语言模型进行超参数优化
使用大型语言模型（LLMs）在超参数优化（HPO）期间进行决策，在有限搜索预算的情况下，通过实证评估发现，LLMs 在标准基准测试上可以表现与传统 HPO 方法（如随机搜索和贝叶斯优化）相当甚至更好。此外，我们提出将定义模型的代码作为超参数
PDF7 months ago
从随机搜索到度量空间中的强盗学习
本文给出了随机搜索的理论解释，通过介绍散射维度的概念来描述底层函数的景观，证明了输出随机搜索以 $\widetilde {\mathcal {O}}(\left ( \frac {1}{T} \right)^{\frac {1}{d_s}}
PDFa year ago
评估 XGBoost 在平衡和不平衡数据上的应用：应用于欺诈检测
本文使用不同大小和类别分布的数据集评估 XGBoost 在欺诈检测中的性能，并提出了数据准备管道和比较，发现随机搜索微调对大型数据集有一致的改进，但对于中小型数据集则不是如此。在数据不平衡的情况下，训练集平衡化并不能提供一致的改进，因此未来
PDFa year ago
CVPR神经网络压缩中的随机通道剪枝再探讨
该研究采用随机搜索算法确定裁剪神经网络中通道的配置，比较各种方法的表现，结果发现在这种设置下没有明显的优胜者，这倾向于深入研究通道配置搜索方法。
PDF2 years ago
CVPR权重共享能否优于随机架构搜索？一项基于 TuNAS 的研究
本文比较了基于权重共享的高效神经结构搜索算法和随机搜索方法在不同问题领域下的性能表现；同时，该文提出并评估了一些技术手段可用于改进搜索到的结构的质量，进一步降低人工超参数调参的需求。
PDF4 years ago
ECCV通过改进辨别模型预测实现鲁棒的长期目标跟踪
本研究提出了一种改进的判别式模型预测方法，用于长期跟踪，基于预训练的短期跟踪器结合不同的技巧，通过多种手段，包括随机擦除，带空间 - 时间约束的随机搜索和背景增强等，实现了对跟踪的改进。在 VOT-LT2020 基准数据集上进行了实验，与最
PDF4 years ago
AAAISparse-RS: 一种用于高效查询稀疏黑盒对抗攻击的通用框架
提出了一种基于随机搜索的多用途框架 Sparse-RS，可用于黑盒设置下的基于得分的稀疏目标攻击和非目标攻击，并达到了多个稀疏攻击模型的最先进的成功率和查询效率。
PDF4 years ago
MANAS：多智能体神经架构搜索
本文提出了两种轻量级的神经架构搜索算法，并将 NAS 问题转化为多智能体问题以提高计算效率，理论上证明了 O (sqrt (T)) 的消失后悔率，实验结果在多个数据集和网络配置上表现优异，其中包括随机搜索。
PDF5 years ago
神经架构搜索的随机搜索与可复现性
本文介绍了一种基于随机搜索和超参数优化的神经架构搜索方法，并探讨了该领域中已有的研究成果的可重复性问题。研究结果表明，该方法在两个标准的 NAS 基准测试中表现出色，并且可以复现。
PDF5 years ago
简单随机搜索提供了竞争性的增强学习方法
通过介绍一种随机搜索算法，我们证明了基于策略参数空间的随机搜索方法与探索动作空间的方法在样本效率方面没有显著差异。该算法可在连续控制问题中训练静态、线性策略，并在 MuJoCo 任务基准测试中表现出与最先进的模型无关方法相当的样本效率。此外
PDF6 years ago