self-training method | BriefGPT

关键词self-training method

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基于预训练语言模型的文本分类进化领域适应
在面对不断变化的领域转变时，将预训练语言模型（PLMs）用于时间序列文本分类是确保准确性的关键，本研究基于不断演化的领域自适应（EDA）策略，重点关注增量自我训练方法，并通过对各种数据集的分析发现，这种增量方法在将 PLMs 适应于变化领域
PDF8 months ago
提案层次的无监督域自适应方法用于开放世界无偏探测器
本研究旨在通过重新定义任务的方式，在无监督域适应的条件下构建一个无偏的前景预测器，利用领域内不变的前景特征学习预测器，从而实现对外观变化的应对能力，本方法在各种检测框架和无监督域适应方法中可实现自适应，经 OWOD 评估验证其在性能上达到了
PDF8 months ago
ST3D++: 3D 目标检测的无监督域自适应去噪自训练
本文提出了一种名为 ST3D ++ 的自学习方法，通过开发一个全面的伪标签降噪管道，旨在进行无监督域自适应来降低伪标签噪声以及缓解噪声伪标签对模型训练的负面影响，并在 KITTI 等多个三维基准数据集上实现了最先进的性能。
PDF3 years ago
ACL一种软证据抽取的机器阅读理解自训练方法
本研究提出了一种名为自学习方法的新技术，通过自动生成的证据标签迭代地监督证据提取器，从而提高了现有机器阅读理解模型的性能
PDF4 years ago
自我训练与渐进增强用于跨领域无监督人员再识别
该研究提出了一种自训练的方法，使用渐进式增强框架 (PAST) 来不断提高模型在目标数据集上的表现，并在保守阶段和促进阶段之间交替进行三元组的损失优化，最终在无监督交叉领域设置下达到了最先进的人员重新识别绩效
PDF5 years ago
EMNLP通过适应测试集来提升字符串核算法在情感分析和阿拉伯方言识别中的结果
本文研究了使用简单而有效的传导学习方法以及自我训练方法来优化字符串核技术在一些文本分类任务中的表现，并通过将字符串核适应于测试集中的样本，取得了在英语情感极性分类和阿拉伯语方言识别中显著更好的准确率。
PDF6 years ago