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搜索结果 - 5
ICLR
深层 AutoAugment
Deep AutoAugment 提供了一种全自动的数据增强搜索方法，通过高效的搜索方法可制定高效的数据增强策略，获得了强大的性能表现。
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2 years ago
CVPR
具有自动转换搜索的隐私保护协作学习
本论文提出了一种基于数据增强的解决方案，以防止敌对方从共享的梯度中恢复训练数据，文中使用创新的搜索方法发现数据增强策略，并使用两个新的度量指标来评估策略的影响，实验结果表明该方法能够高效地击败现有的重建攻击，对模型性能影响微不足道。
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4 years ago
EMNLP
SLEDGE-Z: COVID-19 文献检索的零样本基准线
提出了一种零样本排名算法，它适应于 COVID-19 相关的科学文献，它主要使用了一种预先训练在科学文本上的神经再排序模型 (SciBERT)，该方法在 TREC COVID Round 1 排行榜中排名最高且表现优异，在不依赖 TREC-
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4 years ago
弱监督基于知识的问答逻辑形式的有效搜索
本文针对知识库问答的弱监督问题，提出了一种基于操作预测的搜索方法，缩小了搜索空间，避免了冗余逻辑形式，减少了噪声，从而在 CSQA 数据集上将准确率和召回率分别提高了 5 个百分点。
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5 years ago
无关权重的神经网络
本研究提出了一种搜索方法，寻找可以无需显式权重训练即可执行任务的神经网络框架，并证明该方法可以找到最小的神经网络架构，无需权重训练即可执行多个强化学习任务。
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5 years ago
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