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SELECTOR: 异质图网络与基于卷积掩码自编码器的多模态癌症生存鲁棒预测
为了精确预测癌症患者的生存率，本文介绍了一个基于卷积掩码编码器的异构图注意力网络 SELECTOR，用于癌症患者的可靠多模态生存率预测。
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4 months ago
ACL
神经理性模型的非理性
通过哲学角度和经验证据，本文提出神经理由模型的合理性和可解释性不如人们预期，并呼吁更加严密和全面的评估以确保达到所需的可解释性特性。
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3 years ago
ICCV
多任务学习的模型选择弹性深度网络
本文提出一种用于多任务学习的实例动态网络模型选择方法，该方法基于一个精简而准确的主干架构为每个任务的实例提供多个不同配置的层级结构网络模型进行估计，并利用选择器从候选模型池中动态地选择最佳模型。实验结果表明该方法具有出色的性能，并可以在多个
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5 years ago
EMNLP
多样序列生成的混合内容选择
该论文提出了一种使用 SELECTOR 模块来明确区分多样性和生成过程的方法，在 NLP 任务中证明了较高的准确性、多元性和训练效率。
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5 years ago
IJCAI
测试时间预算上的鲁棒文本分类器
提出一种通用且可解释的学习框架，以构建健壮的文本分类模型，在测试时间预算限制下实现与完整模型可比的准确性。该方法学习选择器来识别预测任务相关的单词，并将其传递给分类器进行处理。选择器与分类器一起进行训练，并直接学习与分类器相结合。我们进一步
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6 years ago
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