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ICLR如何只利用未标记数据制作后门？
通过对未标记的数据进行自我监督学习（SSL），本研究调查了基于后门攻击的潜在风险，在没有标签信息的情况下，通过聚类和对比度选择两种毒化策略，证明了在许多 SSL 方法中，无标签后门攻击可以有效地超越随机毒化。
PDF3 months ago
CVPR往未见领域通用化的方向发展
我们提出了一种半监督领域泛化模型，通过利用有限的有标签数据和大量的无标签数据来学习领域通用特征。我们的方法在两种不同的半监督领域泛化设置中，在五个具有挑战性的基准测试中实现了一致且显著的进展。
PDF4 months ago
IJCAI时间序列的自监督学习：对比或生成？
自我监督学习 (SSL) 是一种有效的方法，可以从大规模无标签数据中学习表示，对时间序列分析显示出有希望的结果。本文从对比和生成两个主要流派对比研究了时间序列中的自我监督表示学习。我们首先介绍了对比和生成 SSL 的基本框架，并讨论了如何获
PDF4 months ago
自我监督表示学习的视觉地理定位
利用自监督学习方法提升视觉地理定位技术性能和训练效率，通过统合 SimCLR、MoCov2、BYOL、SimSiam、Barlow Twins 和 VICReg 等多种自监督学习方法，研究训练策略和参数设置对视觉地理定位任务的适应性
PDFa year ago
ICML临床时间序列的序列多维自监督学习
自我监督学习在临床时间序列数据中的应用引起了广泛关注，本文提出了一种新的自我监督学习方法 —— 顺序多维自我监督学习 (Sequential Multi-Dimensional SSL)，在序列的整体和个体高维数据点级别上应用自我监督损失以
PDFa year ago
时序分析的自监督学习：分类、进展和前景
本文综合评估了当前时序数据自监督学习方法的状况，并提供了相应的分类法，同时总结了常用数据集且给出了未来时序分析自监督学习的方向。
PDFa year ago
具有辅助增强的自监督学习与引导式投影仪
本文提出了一种条件增强感知的自监督学习方法（CASSLE），使用投影器网络对图像进行辅助引导，以实现对不同数据扩充方法的感知敏感性，并可获得多项下游任务的最新性能表现。
PDFa year ago
自监督学习食谱
本研究旨在通过类似于烹饪食谱的方式，为自监督学习领域提供基础知识和最新技术，并降低进入此领域的门槛，让好奇的研究人员更好地了解方法的地形并掌握所需的知识。
PDFa year ago
基于自监督学习的心电图内外分步表示学习在心律失常检测中的应用
本文探究了自监督学习（SSL）方法的有效性，以用于心电图（ECG）心律失常检测。作者对 PTB-XL， Chapman 和 Ribeiro 三个基于 ECG 的心律失常数据集进行了新颖的分布分析，并使用不同的增强和参数进行了全面的实验，评估
PDFa year ago
自监督学习中我们在最大化什么？
本文提出通过信息熵理论来推导自监督学习方法 VICReg 的构建，通过理论与实证验证产生了新的理解以及对其他 SSL 方法的启示。
PDF2 years ago
半监督模型是强大的无监督域自适应学习器
研究发现，自适应领域不受监督学习（UDA）和半监督学习（SSL）虽然看似不同，但其任务目标和解决方案十分相似。基于这个发现，通过在 UDA 基准测试上适应八种 SSL 算法，发现 SSL 方法具有较强的 UDA 学习能力，在 DomainN
PDF3 years ago
半监督学习遇上迁移学习：训练策略、模型和数据集
本研究綜合研究了從預先訓練模型開始使用半監督學習方法，探討在不同條件下，如訓練策略，架構選擇和數據集等方面的表現，得出半監督學習技術對從預訓練模型開始訓練的模型的提升效果較使用隨機初始化的模型來的小，而當預訓練模型的源數據域與目標任務的數據
PDF6 years ago