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

arxiv_reader id:arxiv_reader

learningとloss functionとregularizationに関するarxiv_readerのブックマーク (55)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.14692v2
arxiv_reader 2024/05/15
learning

loss function

metric

arXiv

regularization

arXiv reaDer

dataset

benchmark

unsupervised
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/2401.06548v1
arxiv_reader 2024/01/15
learning

regularization

arXiv

arXiv reaDer

loss function

classification
リンク
テキスト認識のための自己蒸留正則化コネクショニスト時間分類損失: シンプルかつ効果的なアプローチ
arxiv_reader 2024/01/01
テキスト認識方法は急速に発展しています。強力なモジュール、言語モデル、非教師あり学習スキーム、半教師あり学習スキームなどの一部の高度な技術は、公開ベンチマークのパフォーマンスを継続的に向上させます。

semi-supervised

regularization

arXiv reaDer

arXiv

learning

classification

benchmark

loss function

distillation
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2312.09361v1
arxiv_reader 2023/12/18
learning

loss function

arXiv reaDer

gradient

dataset

regularization

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.04898v1
arxiv_reader 2023/11/09
approximation

regularization

arXiv

gradient

trajectory

learning

loss function

arXiv reaDer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2302.10798v4
arxiv_reader 2023/11/07
loss function

attention

classification

regularization

learning

arXiv

arXiv reaDer

pruning
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.00318v1
arxiv_reader 2023/11/02
learning

arXiv

GAN

arXiv reaDer

regularization

loss function
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2310.14692v1
arxiv_reader 2023/10/24
benchmark

arXiv reaDer

learning

dataset

loss function

metric

arXiv

regularization

unsupervised
リンク
MimicNorm：重み平均と最後のBNレイヤーはバッチ正規化のダイナミクスを模倣します
arxiv_reader 2023/09/28
実質的な実験により、収束と一般化に役立つバッチ正規化（BN）レイヤーの成功が検証されました。ただし、BNには追加のメモリと浮動小数点計算が必要です。さらに、BNはバッチ統計に依存するため、マイクロバッ

loss function

arXiv

regularization

batch normalization

arXiv reaDer

learning
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.01532v1
arxiv_reader 2023/09/06
dataset

loss function

sparse

reconstruction

arXiv

anomaly detection

arXiv reaDer

regularization

denoising

learning
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
CNN 分類パフォーマンスを向上させるための多段階特徴非相関制約
arxiv_reader 2023/08/25
パターン分類に使用される畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の場合、ネットワークパラメーターに対するいくつかの正則化制約を除き、トレーニング損失関数は通常、ネットワークの最終出力に適用さ

CNN

loss function

learning

dataset

arXiv

regularization

arXiv reaDer

classification
リンク
テキスト認識のための自己蒸留正則化コネクショニスト時間分類損失: シンプルかつ効果的なアプローチ
arxiv_reader 2023/08/21
テキスト認識方法は急速に発展しています。強力なモジュール、言語モデル、非教師あり学習スキーム、半教師あり学習スキームなどの一部の高度な技術は、公開ベンチマークのパフォーマンスを継続的に向上させます。

regularization

learning

classification

distillation

arXiv reaDer

loss function

arXiv

benchmark

semi-supervised
リンク
メタ学習生成モデルによるニューラルネットワークの正規化
arxiv_reader 2023/07/27
この論文では、深層学習の生成データ拡張を改善する方法を調査します。生成データ拡張では、生成モデルによって生成された合成サンプルを、小規模なデータセット設定による分類用の追加データセットとして利用しま

generative

loss function

arXiv reaDer

classification

augmentation

synthesis

regularization

learning

dataset

arXiv
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
拡張クラスによる学習のための一般化された不偏リスク推定ツール
arxiv_reader 2023/06/13
すべてのクラスがトレーニングデータで観察できる標準的な学習パラダイムとは対照的に、拡張クラスによる学習 (LAC) は、トレーニングデータで観察されない拡張クラスがテスト段階で出現する可能性があ

loss function

classification

arXiv reaDer

arXiv

augmentation

learning

dataset

regularization
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2302.10798v3
arxiv_reader 2023/05/29
グリーン AI のテーマは、ニューラルネットワークモデルがますます大規模かつ複雑になる最近の傾向を考慮して、ディープラーニングコミュニティ内で注目を集めています。推論時のトレーニングの計算負荷

learning

attention

arXiv reaDer

classification

arXiv

pruning

loss function
リンク
スケーラブルな顔画像検索のための正規直交製品量子化ネットワーク
arxiv_reader 2023/05/15
既存の深量子化法は、大規模な画像検索のための効率的なソリューションを提供しました。ただし、顔画像のポーズ、照明、表情などのクラス内の重要なバリエーションは、依然として顔画像の取得に課題をもたらします。

regularization

loss function

arXiv

dataset

quantization

pose

arXiv reaDer

face

learning

metric
リンク
周辺化された結合辞書学習を使用したリアルタイム画像アノテーションに向けて
arxiv_reader 2023/04/17
ほとんどの画像検索システムでは、画像にはタグまたは注釈と呼ばれるさまざまな高レベルのセマンティクスが含まれています。不均衡なラベル付けを処理する最先端の画像注釈方法のほとんどすべては、時間のかかる検索

loss function

real time

regularization

dataset

learning

arXiv

arXiv reaDer

sparse
リンク
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