robust performance | BriefGPT

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通过 Rockafellian Relaxation 减轻训练中标记错误的影响
通过 Rockafellian Relaxation（RR）方法，研究证明可以增强传统神经网络方法，实现在计算机视觉和自然语言处理（情感分析）等分类任务中的鲁棒性能，从而减轻由数据标记错误和 / 或对抗扰动引起的数据污染的影响。
PDFa month ago
使用来自视觉 - 语言模型的通用表示进行驾驶员活动分类
使用视觉 - 语言模型的通用表征，在司机活动分类中利用语义表示延迟融合神经网络（SRLF-Net）的新方法，通过对多个视角的同步视频帧进行处理，对每个帧进行预训练的视觉 - 语言编码器进行编码，并融合生成类别概率预测，利用对比学习的视觉 -
PDF2 months ago
CVPRMedBN: 对恶意测试样本的鲁棒测试时适应性
测试时间适应（TTA）已成为解决测试数据训练和测试之间意外分布变化导致性能下降的有希望的方法。本研究提出中位数批归一化（MedBN）来应对 TTA 中的恶意示例对模型造成的潜在威胁，通过在测试推理期间的批归一化层中利用中位数来进行统计估计。
PDF3 months ago
POPE：使用一个参考物，在任何场景中准确预估物体的六自由度位姿
该研究提出了一种称为 POPE 的物体姿态估计方法，利用预训练的大型 2D 基础模型，采用具有分层特征表示和 3D 几何原则的框架，并估计新视图中的物体提示和目标物体之间的相对相机姿态，实现了零样本环境下的 6DoF 物体姿态估计，不仅能完
PDFa year ago
针对视频分类的对抗训练分析与扩展
本文提出了三种防御方法来增强对多种攻击类型的鲁棒性，包括自适应防御技术 Adaptive AT，课程式防御技术 Curriculum AT 和将 AT 与去噪生成对抗网络相结合的生成式防御技术 Generative AT，并在 UCF101
PDF2 years ago
AAAI不确定性感知策略优化：一种稳健、自适应的信任区域方法
在强化学习中，针对数据量有限的情况，提出了一种基于不确定性管理技术的深度策略优化方法，可以生成稳健的策略更新，适应学习过程中的不确定性水平。
PDF4 years ago
CVPRIntegralAction: 基于姿态驱动的特征集成，实现视频中人类行为的稳健识别
该研究提出了一种动作识别方法，通过动态组合外貌信息和姿势信息，实现在情境内外的动作视频数据集上高度鲁棒的性能表现。
PDF4 years ago
TREC 2019 公平排名任务综述
该研究介绍了 TREC Fair Ranking 跟踪项目，实现了服务于不同内容提供商公平性和相关度的基准评估，发布了一个数据集，目标是要公正地呈现来自多个未知组的相关作者的重要性，重点关注能够在各种组别定义下表现出强大性能的系统的开发。
PDF4 years ago
AAAI使用基于 Bandit 的方法学习鲁棒的搜索策略
通过采用基于赌博机的学习技术来自动选择搜索启发式方法，我们的方法在线学习和选择一组搜索启发式方法，旨在获得具有健壮性和比原先性能更好的自适应搜索启发式方法。初步实验表明，自适应技术比原始搜索启发式方法更为健壮且性能更好。
PDF6 years ago