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基于硬子集的迁移能力估计
本文提出 HASTE（HArd Subset TransfErability）方法，通过使用较难的目标数据子集来估计源模型转移到特定目标任务的可转移性，结合内部和输出表示方法提出两种技术来识别较困难的子集，从而可与任何现有可迁移度度量一起使
PDFa year ago
G2L: 一种几何方法用于生成伪标签，以提高迁移学习的效果
采用几何学算法 Cayley-Menger 行列式的 C2L 方法生成伪标签，以在转移学习中自动创建源模型，与经过广泛人类注释的 ImageNet1K 标签相比，其基本模型具有相似或更好的可转移性，从而使最终错误率降低 0.43％，其中 5
PDF2 years ago
MixNorm: 通过在线归一化估计进行测试时适应
本文提出了一种简单而有效的方法，可以在测试期间估算批量标准化统计量以快速适应目标测试样本，并提出两种新的评估设置，避免对大量在线批次的依赖并能够仅通过单个样本估算准确的批量标准化统计量。该方法在测试时间自适应任务的新提出的设置中明显优于现有
PDF3 years ago
领域迁移中的调整知识可视化
本文介绍了一种新的无监督域适应方法，通过图像翻译表达源模型与目标模型之间的知识差异，使用该方法为目标模型生成源风格的图像，实现进一步调整目标模型，从而避免了访问源数据的需要。
PDF3 years ago