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MENTOR：面向类推学习的多语言文本检测
我们提出了一种通用的多语言文本检测框架，可以在场景图像中检测和识别已知和未知语言区域，不需要为未知语言收集有监督的训练数据或进行模型重新训练。
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4 months ago
GeoAdapt: 基于几何先验的自监督测试时 Lidar 地点识别自适应
在基于深度学习的 LiDAR 地点识别方法中，当训练和测试数据集的分布发生变化时性能显著降低，常常需要重新训练以达到最佳性能。为了解决这个问题，我们提出了 GeoAdapt，它引入了一种新颖的辅助分类头部，以自监督的方式为新环境上的重新训练
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a year ago
ACL
流式短文本可靠可解释的漂移检测
本研究提出了一种可靠的端到端框架，用于大型任务导向对话系统中模型无关变点检测和解释，并通过模拟对话系统中的客户请求，评估了该方法并展示了其效果。
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a year ago
DetAIL：一款自动检测和分析语言漂移的工具
本论文旨在确保 “基于机器学习和深度学习” 的系统能够像传统软件一样可靠。论文提出了一种度量数据漂移的方法以及在其发生时自适应地重新训练模型的方法，并生成不同层面的解释以理解漂移原因。
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2 years ago
使用深度卷积神经网络对失真图像进行分类
本文系统研究图像失真对深度神经网络分类器的影响，提出了重训练与加噪音微调两种方法，结果表明在特定条件下，加噪音微调可以有效减轻图像失真对分类器的影响，并且比重新训练更为实用。
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7 years ago
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