[B! learning][loss function][manifold] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

learningとloss functionとmanifoldに関するarxiv_readerのブックマーク (9)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.19996v1
arxiv_reader 2023/11/01
benchmark

learning

few-shot

differentiable

arXiv

dataset

embedding

arXiv reaDer

loss function

manifold
リンク
不均衡な伝達的少数ショット学習のための適応多様体
arxiv_reader 2023/04/28
トランスダクティブフューズショット学習アルゴリズムは、ラベルのないクエリを活用することで、インダクティブアルゴリズムよりも大幅に優れたパフォーマンスを示しました。ただし、そのようなメソッドの大部

learning

manifold

arXiv

few-shot

loss function

benchmark

dataset

arXiv reaDer
リンク
画像から球体へ: 効率的な姿勢予測のための同変特徴の学習
arxiv_reader 2023/02/28
単一の画像からオブジェクトの姿勢を予測することは、重要ではありますが困難なコンピュータービジョンの問題です。単一点推定を予測する方法は、対称性を持つオブジェクトの姿勢をうまく予測できず、不確実性を表

dataset

arXiv reaDer

domain

3D

computer vision

learning

manifold

pose

arXiv

loss function
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2208.10193v2
arxiv_reader 2022/08/23
エンコーダーとデコーダーで構成されるオートエンコーダーは、高次元データの次元削減のための機械学習で広く使用されています。エンコーダーは入力データ多様体を低次元の潜在空間に埋め込みますが、デコーダーは逆

arXiv

embedding

regularization

arXiv reaDer

loss function

manifold

learning
リンク
回帰メトリック損失：医用画像の意味表現空間の学習
arxiv_reader 2022/07/13
回帰は、さまざまな臨床リスクまたは測定スコアを推定するための多くの医用画像アプリケーションで重要な役割を果たします。医用画像分類タスクの深層ニューラルネットワークについてトレーニング戦略と損失関数が研

loss function

metric

representation

classification

manifold

learning

arXiv

arXiv reaDer

estimation
リンク
集中的な敵対攻撃
arxiv_reader 2022/05/20
機械学習の最近の進歩は、ニューラルモデルが最小限の摂動入力または敵対的な例に対して脆弱であることを示しています。敵対的アルゴリズムは、入力を摂動することによってMLモデルの精度を最小化する最適化問題で

learning

arXiv

loss function

adversarial

detection

sparse

arXiv reaDer

manifold

dataset
リンク
斜め多様体のトランスダクティブ少数ショット分類
arxiv_reader 2021/08/10
少数ショット学習（FSL）は、限られたデータで学習しようとします。この作業では、ユークリッド空間での特徴抽出と、斜め多様体（OM）での測地線距離計量を実行します。特に、より良い特徴抽出のために、空間ピ

pooling

manifold

metric

learning

few-shot

arXiv

loss function

classification

arXiv reaDer
リンク
医療画像セグメンテーションの残留モーメント損失
arxiv_reader 2021/06/29
位置情報は、ターゲットオブジェクトの多様な構造をキャプチャする際の深層学習モデルに役立つことが証明されており、それに応じて医療画像のセグメンテーションの精度が向上します。ただし、ほとんどの既存の方法は

manifold

segmentation

dataset

arXiv

learning

loss function

arXiv reaDer

3D

residual
リンク
潜在空間正則化による画像超解像のための生成的敵対ネットワークの最適化
arxiv_reader 2021/01/12
自然画像は、より高次元のユークリッド空間に埋め込まれた多様体に存在すると見なすことができます。 Generative Adversarial Networks（GAN）は、多様体の実際の画像の分布を

arXiv reaDer

manifold

arXiv

GAN

loss function

learning

regularization

disentangling
リンク
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