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搜索结果 - 4
基于期望最大化变换的不确定性感知自训练
我们提出了一种新的自训练框架，用于结合模型和数据集的不确定性信息，通过使用期望最大化 (EM) 平滑标签和全面估计不确定性信息，并设计一种基础提取网络从数据集中估计初始基础，然后通过不确定性信息将其转换为真实硬标签，以在重新训练过程中迭代更
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2 months ago
VI-PANN: 利用迁移学习和考虑不确定性的变分推断来提高音频模式识别的泛化能力
通过可变推理预训练音频神经网络（VI-PANNs），在将知识从上游任务转移到下游声学分类任务的同时，首次展示了将校准的不确定性信息传递和知识结合起来以提高模型性能的可能性。
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6 months ago
人类情感的不确定度测量
这项研究探讨了计算机评估人类表达的情绪并利用该数据执行不同任务的能力，以及计算机生成情绪分类信息以帮助用户做出决策或执行任务的能力。实验结果表明，显示更多的不确定信息可以帮助用户在做出决策时更有信心。
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a year ago
ICCV
概率人脸嵌入
本文介绍了通过将人脸图像表示为以高斯分布为参数的概率性人脸嵌入值（PFE）来提高人脸识别的性能，并通过在匹配和融合 PFEs 时自然地获得不确定信息去进行概率解决方案。实证评估表明，该方法可以通过将确定性嵌入模型转换为 PFEs 来提高人脸
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5 years ago
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