recalibration | BriefGPT - AI 论文速递

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神经网络的无模型本地校准
我们提出了一种使用人工神经网络隐藏层提供的输入的降维表示进行局部重新校准的人工神经网络预测分布方法，通过仿真研究证明了我们的方法相对于其他方法具有良好的性能，并探索了基于网络的不同层进行校准定位的益处。最后，我们将我们提出的方法应用于钻石价
PDF4 months ago
神经网络回归中概率校准的大规模研究
本文通过最大实证研究来评估神经网络的概率校准和比较多种校准方法，并发现正则化方法在概率校准和锐度之间提供有利的权衡，而修正方法具有更好的概率校准。同时，我们还展示了分位数校准可以被视为一种特定的修正方法，并论证了修正方法的概率校准优势来自于
PDFa year ago
CVPR特征分离和重新校准的对抗鲁棒性
本文提出了一种名为特征分离与校准 (FSR) 的新方法，通过分离和校准恶意、非鲁棒激活，为更强大的特征映射重新校准，以捕获正确模型预测所需的潜在有用线索，相较于传统的去激活技术，实验表明 FSR 不仅提高了现有对抗训练方法的健壮性，而且对计
PDFa year ago
EMNLP传统英文可读性公式比较
该研究为自然语言处理领域做出了贡献，提出了新的英语可读性公式（NERF），重新校准了旧的可读性公式系数，并开发了基于 Python 的程序，以在各种 NLP 项目中广泛应用。
PDFa year ago
AAAI弱监督语义分割的激活调制和重新校准方案
提出了一种活动调制和校准 (AMR) 方案，利用聚光分支和补偿分支获得加权的 CAMs，提供重新校准和任务特定的概念来提高图像级弱监督语义分割的性能。
PDF3 years ago
ECCV具有隔离 - 聚合门的 RGB-D 语义分割的双向跨模态特征传播
本文提出了一种统一且高效的跨模态引导编码器，通过分离 - 聚合门技术，不仅可以有效地校准 RGB 特征响应，而且可以通过多个阶段和交替聚合两个重新校准的表示来提取准确的深度信息，同时引入双向多步传播策略来提高 RGB-D 语义分割性能.
PDF4 years ago
利用空间和通道 “压缩与激励” 块重新校准全卷积网络
本文介绍了一种基于 “挤压与激励” 模块的语义分割模型架构，通过简单计算模块提高模型分割精度，模块只带来了 1.5% 的模型复杂度增加。
PDF6 years ago
IJCAI基于注意力机制的骨架动作识别算法
本研究旨在提出一种时间和空间相结合的新方法用于解决基于骨架的动作识别中的挑战，该方法利用内存关注网络（MANs）并将时间和空间校准模块与卷积神经网络（CNNs）相结合，最终在四个基准数据集（NTU RGB + D，HDM05，SYSU-3D
PDF6 years ago
ECCV多尺度空间非对称再校准图像分类
本文提出了一种名为多尺度空间非对称重新校准的方法，在残差块和密集连接块等多个流行的模块上实现，并证明其在 CIFAR 和 ILSVRC2012 分类任务中具有优越的性能表现，通过从多个尺度提取周围区域的信息，不对称的空间加权方案来提高卷积能
PDF6 years ago