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从频率角度对神经网络训练中理解性的合理化
神经网络首先适应训练数据，后来在训练过程中对测试数据进行泛化。本文通过频率动态的角度阐述了这一现象，发现网络最初学习了测试数据中较不明显的频率成分，从而对理解该现象及其机制提供了新的观点。
PDFa month ago
私密基准测试以防止污染并提高对 LLM 的比较评估
私密基准测试是解决基准测试数据被污染或泄露的问题的解决方案，并且可以保持模型的权重私密，以确保私密基准测试的高质量。
PDF4 months ago
Care3D：真实机器人护理环境下的主动三维物体检测数据集
为了解决劳动力短缺对卫生部门的影响，本研究提供了一个真实环境的数据集，用于开发辅助机器人及进行 3D 物体检测，同时提供一个房间内的真实数据来评估直接在卫生机器人上运行的 SLAM 算法。
PDF9 months ago
停止以纯文本格式上传测试数据：缓解评估基准数据污染的实用策略
本研究提出了三种实用有效的策略来预防数据污染和确保模型能力的可信度，即使用公钥加密公开的测试数据、要求关闭 API 持有者采取训练排除控制并保护自己的测试数据、避免在互联网上出现已被解决的数据，并公开互联网衍生数据的背景。
PDFa year ago
CVPR掩蔽图像是稳健微调的反事实样本
本文提出了一种新的 fine-tuning 方法，使用掩码图像作为反事实样本来帮助提高 fine-tuning 模型的鲁棒性，该方法通过分类激活图掩盖语义相关或语义不相关的图像补丁，然后用其他图像中的补丁填充掩盖的补丁，取得了在鲁棒性方面更
PDFa year ago
ColorMapGAN: 使用颜色映射生成对抗网络进行语义分割的无监督领域自适应
针对不同地理位置采集的卫星图像在波段上存在差异，我们提出了一种语义分割框架，其中关键组件是 Color Mapping Generative Adversarial Networks（ColorMapGAN），它可以生成与测试图像的光谱分布
PDF5 years ago
CVPRiWildCam 2019 挑战赛数据集
通过制定训练集和测试集来解决物种分类问题，新数据集可以从其他地区进行测试，同时也提供了转移学习的方式来填补训练集的不足。
PDF5 years ago
机器翻译测试集中的翻译语效应
本研究探讨了 translationese 对机器翻译测试数据的影响，发现使用 translationese 会导致 MT 系统的人工评估得分被高估，在某些情况下甚至会改变系统的排名，并且其影响与该翻译方向上现有 MT 系统的质量成反相关。
PDF5 years ago