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regularization approaches
搜索结果 - 5
扩散模型的迁移学习
该论文介绍了一种名为 Transfer Guided Diffusion Process (TGDP) 的新方法，用于在目标领域中将预训练的扩散模型与域分类器的额外指导相结合，以实现优化后的扩散模型，进一步将 TGDP 扩展为用于建模数据及
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a month ago
通过梯度引导的模型扰动增强医学视觉问答任务的泛化能力
通过利用预训练的视觉语言模型，并结合数据增强、正则化方法以及基于梯度引导的参数扰动，该研究提出了一种改善医学可视化问答任务的模型泛化性能的方法，并在两个数据集上获得了有竞争力的结果。
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4 months ago
面向不平衡异构信息网络的语义感知节点综合
本研究提出了一种名为 “Semantic-aware Node Synthesis” 的方法，用于处理异质信息网络中少数类别节点的语义不平衡问题，并引入两种正则化方法以抑制合成节点的潜在噪声，从而更有效地进行表示和分类。实验结果表明，该方法
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a year ago
CVPR
在线连续学习中的实时评估：新的希望
该研究提出了一种实用的、实时的、基于计算成本的 Continual Learning 方法评估方法，并使用包含 3900 万个时间戳标记的图像的 CLOC 数据集展开了大量实验，发现现有的 CL 方法并不适用于现实场景，并且介绍了记忆取样策
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a year ago
具有非线性输出关系的一致多任务学习
本文提出一种基于结构预测的新算法，用于学习多个相关的任务，这些任务通过一系列非线性方程相互关联，并改善预测性能。实验结果表明该算法具有潜在的应用价值。
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7 years ago
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