[B! batch normalization][domain] [2ページ] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

batch normalizationとdomainに関するarxiv_readerのブックマーク (73)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2312.08875v1
arxiv_reader 2023/12/15
detection

arXiv

classification

batch normalization

transformer

benchmark

pre-training

adaptation

domain

arXiv reaDer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.18562v1
arxiv_reader 2023/10/31
activity

dataset

arXiv

human

batch normalization

arXiv reaDer

edge device

real time

classification

domain
リンク
ドメイン認識微調整: ニューラルネットワークの適応性の強化
arxiv_reader 2023/08/17
事前トレーニングされたニューラルネットワークモデルを微調整することは、さまざまなドメインで広く採用されるアプローチになりました。ただし、すでに強力な一般化機能を備えている事前トレーニング済みの特

OOD

adaptation

arXiv

batch normalization

domain

arXiv reaDer

pre-training

dataset
リンク
NormAUG: ドメイン一般化のための正規化ガイドによる拡張
arxiv_reader 2023/07/26
ディープラーニングは教師あり学習において大きな進歩をもたらしました。ただし、この設定でトレーニングされたモデルは、トレーニングセットとテストセットの間のドメインのシフトによる課題に直面することが

arXiv

face

dataset

augmentation

arXiv reaDer

domain

benchmark

learning

batch normalization
リンク
MLA-BIN: 医用画像セグメンテーションにおけるフェデレーテッドラーニングのドメイン一般化のためのモデルレベルのアテンションとバッチインスタンススタイルの正規化
arxiv_reader 2023/06/30
フェデレーテッドラーニング (FL) のプライバシー保護メカニズムは、施設を越えた医療連携とデータ共有のための効果的なソリューションを提供します。マルチサイト医療画像セグメンテーションでは、各医療

batch normalization

attention

learning

segmentation

domain

arXiv reaDer

arXiv
リンク
スペクトルバッチ正規化: 周波数領域での正規化
arxiv_reader 2023/06/30
正則化は、ディープニューラルネットワークの汎化能力を向上させるために使用される一連の手法です。この論文では、周波数 (スペクトル) ドメインで特徴マップを正規化することで一般化を改善する新しい効

batch normalization

residual

learning

regularization

domain

arXiv reaDer

arXiv

DNN
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2306.05879v2
arxiv_reader 2023/06/12
フェデレーテッドラーニング (FL) は、分散型クライアントでの共同の現場トレーニングによりデータプライバシーを強化します。それにも関わらず、FL は非独立で同一に分散された (非 iid) デ

batch normalization

arXiv

dataset

learning

face

arXiv reaDer

domain

convolutional
リンク
効率的な SBIR モデルのレシピ: 相対的な三重項損失とバッチ正規化および知識蒸留の組み合わせ
arxiv_reader 2023/05/31
スケッチベースの画像検索 (SBIR) は、マルチメディア検索における重要なタスクであり、その目標は、指定されたスケッチクエリに一致する一連の画像を取得することです。研究者らはすでに、このタスクに

arXiv

domain

embedding

batch normalization

arXiv reaDer

augmentation

knowledge distillation
リンク
クロスドメインの堅牢性を向上させるためのパッチ対応バッチ正規化
arxiv_reader 2023/04/07
コンピュータービジョンタスクにおけるディープラーニングの大きな成功にもかかわらず、クロスドメインタスクには、トレーニングセットとテストセットが異なる分布に従うとモデルのパフォーマンスが低下

batch normalization

classification

arXiv

adversarial

computer vision

augmentation

domain

semantic segmentation

arXiv reaDer

detection
リンク
畳み込み層の直交変換ドメインアプローチ
arxiv_reader 2023/03/14
この論文では、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の 3×3 Conv2D 層の代替として、一連の変換ベースのニューラルネットワーク層を提案します。提案されたレイヤーは、離散コサイン変換

classification

domain

CNN

batch normalization

pooling

arXiv

arXiv reaDer
リンク
部分ラベルを使用した分散非 iid データセットでの医用画像分類のためのフェデレーテッドラーニングの最適化
arxiv_reader 2023/03/14
多数の大規模な胸部 X 線データセットは、ディープラーニングを使用した専門家レベルの異常検出の先頭に立っています。ただし、これらのデータセットは、存在する可能性のある疾患ラベルのサブセットを検出する

synthesis

dataset

detection

classification

domain

batch normalization

arXiv

arXiv reaDer

transfer learning
リンク
ドメインシフト下での白血球分類のベンチマーク
arxiv_reader 2023/03/06
人間の血液塗抹標本の顕微鏡画像で白血球 (WBC) の種類を認識することは、病理学および血液学の分野における基本的なタスクです。以前の研究は方法とデータセットの開発に大きく貢献しましたが、他の人が簡単

classification

human

batch normalization

dataset

CNN

arXiv reaDer

domain

arXiv

benchmark
リンク
TTN: テスト時間適応におけるドメインシフトを意識したバッチ正規化
arxiv_reader 2023/02/13
この論文では、テスト時間適応のための新しいバッチ正規化戦略を提案します。最近のテスト時間の適応方法は、変更されたバッチの正規化、つまり伝達的バッチの正規化 (TBN) に大きく依存しています。これは、

benchmark

batch normalization

domain

adaptation

arXiv reaDer

arXiv
リンク
Huruf: 深層学習によるアラビア語手書き文字認識アプリケーション
arxiv_reader 2022/12/19
手書き認識は、人工知能の分野で大きな関心を集めてきた分野です。実生活での幅広い使用例があるため、研究が広く行われています。この分野では、主にラテン文字に焦点を当てた著名な研究が行われてきました。ただし

dataset

arXiv

domain

pooling

CNN

batch normalization

arXiv reaDer

learning
リンク
DCT パーセプトロン層: 畳み込み層の変換ドメインアプローチ
arxiv_reader 2022/11/17
この論文では、残差ニューラルネットワーク (ResNet) の 3×3 Conv2D 層を置き換えるために、DCT パーセプトロンと呼ぶ新しい離散コサイン変換 (DCT) ベースのニューラルネット

arXiv reaDer

arXiv

domain

pooling

batch normalization

classification

convolutional

residual
リンク
敵対的訓練のための効率的かつ効果的な増強戦略
arxiv_reader 2022/10/28
ディープニューラルネットワークの敵対的トレーニングは、標準的なトレーニングと比較して、データを大量に消費することが知られています。さらに、AutoAugment などの複雑なデータ拡張は、画像分類

arXiv reaDer

batch normalization

domain

adversarial

dataset

augmentation

learning

gradient

arXiv
リンク
ドメインの汎化注意を意識した複数操作戦略における人物の再識別
arxiv_reader 2022/10/20
ドメイン汎化人物再識別 (DG Re-ID) は、ソースドメインでトレーニングされたモデルを目に見えないターゲットドメインに適切な汎化で直接展開することを目的としています。これは困難な問題であり、

person

arXiv

representation

dataset

arXiv reaDer

re-id

attention

bias

domain

batch normalization
リンク
非対称にトレーニングされた二重分類器を使用して一般化が困難なパターンを学習し、テスト時間への適応を改善する
arxiv_reader 2022/10/19
ディープニューラルネットワークは、特にトレーニング中に単一のデータドメインしか利用できない場合、トレーニング分布の外で一般化に失敗することがよくあります。テスト時間の適応はこの設定で有望な結果を

adaptation

benchmark

domain

arXiv

batch normalization

arXiv reaDer

representation

learning
リンク
PIM-QAT: Processing-In-Memory (PIM) システムのニューラルネットワーク量子化
arxiv_reader 2022/09/20
プロセッシングインメモリ (PIM) は、ますます研究が進んでいるニューロモルフィックハードウェアであり、ディープラーニング推論のエネルギーとスループットの桁違いの改善を約束します。 PIM

quantization

batch normalization

dataset

learning

domain

arXiv reaDer

arXiv
リンク
コンテキストおよびセマンティックドメインシフトに対する継続的なテスト時間適応の評価
arxiv_reader 2022/08/19
このホワイトペーパーの目標は、事前トレーニング済みの畳み込みニューラルネットワークをテスト時のドメインシフトに適応させることです。ラベルなしで、テストバッチの着信ストリームで継続的にこれを行いま

batch normalization

arXiv

adaptation

pre-training

adversarial

domain

arXiv reaDer

CNN
リンク
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