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多语言语言模型中跨语言知识迁移评估的分析
通过实验证明多语言模型具有零 - shot 跨语言知识转移的能力并且在下游任务中表现出较高性能,但我们对当前评估基准和设置是否能准确衡量零 - shot 跨语言知识转移产生了质疑。本研究通过引入更具挑战性的多语言实例设置,表明多语言模型的高
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5 months ago
使用预训练的有条件生成模型进行迁移学习
在深度神经网络中,迁移学习对于新目标任务的训练至关重要。我们提出了一种基于深度生成模型的迁移学习方法,通过伪预训练和伪半监督学习两个阶段来进行,不需要做出现有方法中的假设,能够优于从头开始训练和知识蒸馏的基准方法。
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2 years ago
ICLR
从人类互动中学习视觉表达:肌肉给你怎样启示?
本文研究利用人类交互和注意力提示进行编码样本集,以监督方式提高视觉数据的表征能力,在场景分类(语义)、动作识别(时间)、深度估计(几何学)、动态预测(物理学)和可行走表面(可承受性)等目标任务中都优于最新的视觉学习方法 MoCo (He e
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4 years ago
利用标题注释学习视觉表征
使用图像和标题的联合信息进行预训练可提高图像表征能力,该方法通过 image-conditioned masked language modeling(ICMLM)任务来实现,训练出的表征能够成功应用于多种目标任务。
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4 years ago
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