repeatability | BriefGPT - AI 论文速递

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CVPR扩散模型图像生成的一种量化一致性的语义方法
通过使用对比式语言 - 图像预训练（CLIP）得出的平均语义一致性分数，本研究提出了一种解释性、定量的图像生成一致性评分，用于评估扩散模型的图像生成一致性，并发现了两种优秀的开源图像生成扩散模型 Stable Diffusion XL 和
PDF3 months ago
利用 DART 和 AutoMorph 的视网膜分形维度的可重复性和鲁棒性：个体风险预测的眼动学适用性
通过评估重复性和稳定性，研究了基于分形维度（FD）的眼科学在个体风险预测中的应用性。
PDF4 months ago
利用类内相关正则化学习可重复的语音嵌入
使用机器学习任务的有好的监督嵌入仅对所感兴趣的标签的变化敏感，并对其他混淆因素保持不变。我们利用测量理论中的重复性概念来描述这个属性，并建议使用类内相关系数 (ICC) 评估嵌入的重复性。然后，我们提出了一种新颖的正则化器，即 ICC 正则
PDF8 months ago
自信的人工智能
本文提出了 “自信 AI” 作为设计具有算法自信和用户信任的模型预测和报告结果的人工智能和机器学习系统的手段。自信 AI 的四个基本原则是可重复性，可信度，充分性和适应性，并分别用于探索当前人工智能 / 机器学习系统中的基本问题，共同提供自
PDF2 years ago
CVPRSOLD2: 自监督遮挡感知线条描述和检测
本文提出了第一种单一深度神经网络同时进行线段检测和描述。通过自我监控训练，我们的方法不需要任何注释的线标签，并且可以推广到任何数据集。在多视图数据集及实际应用中，本方法相较以往的线条检测与描述算法拥有更高的稳定性和匹配度，是向学习特征点方法
PDF3 years ago
COLING将复制和复现与 NLP 中的泛化能力联系起来：针对目标依赖性情感分析的三个复现研究
本研究旨在解决自然语言处理中重复性和普适性问题，并以目标相关情感分析为例，证明最近该领域的工作缺乏足够的代码共享和方法描述，缺乏对数据的可比性和泛化性。研究人员运用三种互补方法进行了第一次再现研究，并在六个不同的英文数据集上进行了第一次大规
PDF6 years ago
更快更好：角点检测的机器学习方法
本文提出了一个用于角点检测的新启发式方法，并使用机器学习从中派生出特征检测器，该检测器可以在少于 5％的处理时间内完全处理实况视频。通过实验比较，该检测器在可重复性和效率方面都表现出色，效果显著优于现有的特征检测器。
PDF16 years ago