softmax probabilities | BriefGPT

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黑盒无监督领域自适应的增量伪标签
通过增量选择高置信度伪标签来改善目标模型的泛化能力，实验结果表明该方法在三个基准数据集上达到了最先进的黑盒无监督领域适应性能。
PDFa month ago
多项选择问答中，Softmax 概率（在很大程度上）预测大规模语言模型的正确性
大型语言模型在多项选择问答任务中的最大 softmax 概率 (MSP) 与正确答案相比与错误答案相关性强，对问答任务表现优异的模型的 MSP 生成的 AUROC 在 59/60 情况中高于随机概率，并在最佳的六个模型中 AUROC 平均为
PDF4 months ago
SS-IL: 基于分离 Softmax 的增量学习
通过对先前流派中分类分数导致偏差的原因进行系统分析，我们提出了一种称为 Separate softmax for incremental learning (SS-IL) 的新方法，它由分离的 softmax (SS) 输出层和面向任务的知
PDF4 years ago
NIPS可扩展概率估计的一对多 Softmax 逼近
介绍了一种对 softmax 概率的有效逼近方法，该方法基于一种严格的下界概率，可通过随机优化进行可扩展的估计，并演示了其在分类问题中的应用。
PDF8 years ago
健壮性迁移学习的多元宇宙损失
本文提出使用正交分类器在源领域中进行学习，以实现降维但支持更多的区分性方向。通过实验证明了该方法的有效性。
PDF9 years ago