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self-labeling
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自标注的多变量因果关系与自适应机器学习的量化
自适应机器学习应用于变化环境下的模型自适应，通过实现与因果相关的数据流自我标记方法，结合多变量因果关系和辅助模型的应用，提出了针对多变量因果图的自标记应用框架及评估方法。
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3 months ago
保持时序：为情感分析模型增加时间背景
该研究论文采用先进的方法解决了 LongEval CLEF 2023 Lab 任务 2：LongEval-Classification，提出了一种将时间戳包含在文本中的日期前缀文本输入预训练语言模型的框架，展示了日期前缀样本更好地加强了模型
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9 months ago
ACL
预训练模型在语言处理任务中的时间效应
研究语言科技的效能随时间的变化是非常实用的。本文研究了模型性能在下游语言任务中的时间效应，建立了相应术语，识别了进行强有力研究的关键因素，以英语为例，展示了任务的实验，发现依赖于时间的标签正确性并不会降低模型性能，但考虑时域的适应是有益的。
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3 years ago
神经网络微调的改进正则化和鲁棒性
通过 fine-tuning 算法的正则化与 self-labeling 方法相互插值，从而提高在小数据集下的图像与文本分类表现。
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3 years ago
ICLR
自主标记：同时聚类与表示学习
本文提出了一种通过最大化标签和输入数据索引之间的信息来解决标签聚类与表示学习相结合的问题的新方法。该方法可以有效地对数以百万计的输入图像和数以千计的标签进行自标注，以训练高度竞争的图像表示，具有优于现有模型的性能。
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5 years ago
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