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高效存储大规模四维功能性磁共振成像的紧凑隐式神经表示
该研究论文提出了一种针对功能磁共振成像（fMRI）数据的压缩新模式，基于隐式神经表示（INR），通过去除时间序列中的各种冗余，包括空间相关建模、分解可重用的神经激活模式以及描述区域间相似性的适当初始化和非线性融合，成功结合了 fMRI 数据
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7 months ago
图像分类数据集中的语义冗余：你不需要的 10%
研究发现，对于常见的基准数据集，可以找到可推广的子集，该子集在训练时与完整数据集相当。此结果可以发现 CIFAR-10 和 ImageNet 数据集中的显着冗余（至少 10％），并且观察到所需图片和多余图片之间存在语义相关性，这可以鼓舞进一
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5 years ago
ECCV
基于样本核心集的神经网络压缩
通过 Coreset 滤波器表示法，我们提出了一种 CNN 压缩算法，不需重新训练，易于实现，在量化和 Huffman 编码的支持下，训练出的网络可以在提供 AlexNet 精度的同时，内存占用只有原始 AlexNet 的 832 分之一，
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6 years ago
NIPS
重新评估评估
本文介绍了一种叫作 Nash 平均的评估方法，能够自动适应评估数据中的冗余信息，从而避免了采用简单任务或弱智能体造成的结果偏差，实现了最大程度的评估包容性。
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6 years ago
通过自适应方案在众包中实现预算最优
该研究探讨了如何在固定预算下最大化标注数据的精确度，比较自适应任务分配与非自适应任务分配之间的优劣，并使用概率模型来解决这个问题。
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8 years ago
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