[B! learning][loss function][pre-training] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

learningとloss functionとpre-trainingに関するarxiv_readerのブックマーク (56)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2308.05739v2
arxiv_reader 2024/05/08
self-supervised

pre-training

differentiable

loss function

learning

arXiv reaDer

approximation

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2404.11120v1
arxiv_reader 2024/04/18
domain

loss function

person

pre-training

learning

arXiv

dataset

arXiv reaDer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2403.16246v1
arxiv_reader 2024/03/26
arXiv reaDer

loss function

dataset

Bayesian

classification

arXiv

regularization

learning

pre-training
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2402.19020v1
arxiv_reader 2024/03/01
loss function

arXiv reaDer

unsupervised

super-resolution

pre-training

arXiv

dataset

learning
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2401.04666v1
arxiv_reader 2024/01/10
learning

dataset

loss function

arXiv reaDer

pre-training

arXiv

classification

benchmark
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2401.03851v1
arxiv_reader 2024/01/09
activity

pre-training

arXiv

computer vision

arXiv reaDer

loss function

benchmark

embedding

learning
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2312.08653v1
arxiv_reader 2023/12/15
detection

loss function

arXiv

localization

learning

pre-training

benchmark

computer vision

knowledge distillation

arXiv reaDer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.13535v1
arxiv_reader 2023/11/23
pre-training

arXiv

denoising

benchmark

learning

arXiv reaDer

loss function
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.03943v2
arxiv_reader 2023/11/23
pre-training

arXiv

learning

arXiv reaDer

contrastive

computer vision

loss function
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.11306v2
arxiv_reader 2023/11/21
human

loss function

pre-training

dataset

arXiv

arXiv reaDer

learning
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.03943v1
arxiv_reader 2023/11/08
computer vision

loss function

pre-training

learning

contrastive

arXiv reaDer

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.13607v2
arxiv_reader 2023/09/26
arXiv reaDer

loss function

pre-training

arXiv

learning

3D

representation

dataset
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.03964v1
arxiv_reader 2023/09/11
learning

arXiv reaDer

arXiv

self-supervised

pre-training

adaptation

loss function

bias
リンク
学習された画像推論は、パンクロマティック画像とマルチスペクトル画像の融合のための深い展開ネットワークに浸透します
arxiv_reader 2023/08/31
パンシャープニングのためのディープニューラルネットワークの成功は、一般にブラックボックスの形式で行われ、透明性と解釈可能性に欠けています。この問題を軽減するために、パンシャープニングタスクに合

arXiv

regularization

dataset

representation

satellite

learning

arXiv reaDer

pre-training

loss function

reasoning
リンク
SignDiff: アメリカ手話制作のための学習普及モデル
arxiv_reader 2023/08/31
過去 10 年間、手話制作 (SLP) の分野には、継続的なアメリカ手話 (ASL) 制作のための深層学習に基づく大規模な事前トレーニング済みモデルが不足していました。この制限により、ASL に依存

dataset

arXiv reaDer

human pose estimation

reinforcement

pre-training

learning

arXiv

pose estimation

loss function
リンク
テキストベースの人物検索のためのCLIPの実証研究
arxiv_reader 2023/08/22
テキストベースの人物検索 (TBPS) は、自然言語の記述を使用して人物の画像を取得することを目的としています。最近、普遍的な大規模クロスモーダル視覚言語事前トレーニングモデルである Contra

arXiv

pre-training

arXiv reaDer

loss function

learning

contrastive

compression

person

augmentation
リンク
これまでに与えられたゼロの成績: 非微分可能グラフィックスのローカル代理損失の学習
arxiv_reader 2023/08/11
勾配ベースの最適化は現在、グラフィックス全体で広く普及していますが、残念ながら未定義または勾配がゼロの問題には適用できません。この問題を回避するには、損失関数を、同様の最小値を持つが微分可能な「サロ

loss function

differentiable

self-supervised

approximation

learning

arXiv reaDer

pre-training

arXiv
リンク
大規模なクラスの分離は、リレーショナル推論ベースの OOD 検出に必要なものではありません
arxiv_reader 2023/07/13
標準的な認識アプローチでは、テスト時に新しいカテゴリを処理できません。既知のクラスに対する過信により、医療や自動運転などの安全性が重要なアプリケーションでは予測の信頼性が低くなります。配信外 (OO

arXiv reaDer

autonomous driving

OOD

pre-training

embedding

reasoning

detection

arXiv

loss function

learning
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2306.11339v2
arxiv_reader 2023/06/21
画像分類はトレーニング技術の発展により改善されました。ただし、これらの手法では多くの場合、正則化の強度のバランスをとるために慎重なパラメーター調整が必要となり、潜在的な利点が制限されます。この論文で

regularization

arXiv reaDer

loss function

classification

transformer

arXiv
リンク
Hi-ResNet: セマンティックセグメンテーション用の高解像度リモートセンシングネットワーク
arxiv_reader 2023/05/23
高解像度リモートセンシング (HRS) セマンティックセグメンテーションは、高解像度のカバレッジエリアから主要なオブジェクトを抽出します。ただし、HRS 画像内の同じカテゴリのオブジェクトは、一

benchmark

loss function

pre-training

learning

arXiv reaDer

attention

arXiv

semantic segmentation
リンク
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