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搜索结果 - 6
推荐系统的模型窃取攻击
通过限制可用目标数据和查询数量，并利用与目标数据共享物品集的辅助数据，利用注意机制将它们融合起来辅助攻击，该论文设计了有效提取通过查询目标模型获得的推荐列表的窃取函数，实验结果表明该方法适用于大多数推荐系统和各种场景，并在多个数据集上表现出
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7 months ago
CVPR
源标签适应的半监督域自适应
该论文提出了一种基于源自适应范式的 SSDA 模型，通过清除源标签中的噪声来动态地处理标签噪声，并在基准数据集上比现有方法表现更出色。
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a year ago
再生学习：一种数据生成的学习范式
本文介绍了一种称为再生学习的学习范式，将表示学习的概念扩展到数据生成任务，使用 Y' 进行数据生成。再生学习作为传统表示学习的对应物，可以广泛应用于数据生成，并且可以为开发数据生成方法提供有价值的见解。
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a year ago
利用固有邻域结构进行无源域自适应
本文提出一种基于目标域数据固有结构的源无关领域适应方法，通过定义目标数据的局部亲和力并鼓励具有高局部亲和力的数据标签一致性来解决领域偏移问题，并在几个 2D 图像和 3D 点云识别数据集上取得了最先进的性能。
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3 years ago
迁移学习中目标数据的价值
研究如何在迁移学习中最小化取样成本，并建立了源数据和目标数据样本大小的最小最大速率，并展示了性能限制是通过源与目标之间的不一致性捕捉的，我们称之为转移指数。
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4 years ago
非常简单的领域适应
本文介绍了一种域自适应方法，适用于有足够 “目标” 数据的情况下，可以比仅使用 “源” 数据更好地适应；这种方法非常简单，易于实现，可用作预处理步骤，并在一系列数据集上优于现有方法；此外，它可以轻松地扩展到多域自适应问题，其中有来自不同领域
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15 years ago
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