[B! one-shot][gradient] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

one-shotとgradientに関するarxiv_readerのブックマーク (13)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2401.00436v4
arxiv_reader 2024/01/17
denoising

dataset

embedding

point cloud

gradient

arXiv

one-shot

arXiv reaDer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2401.00436v2
arxiv_reader 2024/01/03
gradient

denoising

point cloud

embedding

one-shot

arXiv

dataset

arXiv reaDer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2305.18030v3
arxiv_reader 2023/10/09
benchmark

NAS

arXiv reaDer

human

gradient

dataset

arXiv

one-shot

DNN
リンク
非対称勾配ガイダンスを使用した拡散ベースの画像変換の改善
arxiv_reader 2023/06/08
最近、拡散モデルは画像翻訳タスクにおいて大きな進歩を示しています。ただし、その確率的な性質により、スタイルの変換とコンテンツの保存の間にはトレードオフが生じることがよくあります。現在の戦略は、スタイ

arXiv reaDer

gradient

one-shot

arXiv

domain
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2305.18030v2
arxiv_reader 2023/05/30
既存のニューラルアーキテクチャ検索 (NAS) 手法は通常、事前に手作りされた検索スペースを備えた、事前に指定されたスーパーディープニューラルネットワーク (スーパーネットワーク) に依存し

arXiv

human

benchmark

dataset

NAS

one-shot

gradient

arXiv reaDer
リンク
スペクトル回復のためのワンショットニューラルバンド選択
arxiv_reader 2023/05/17
帯域の選択は、スペクトル回復の品質に大きな影響を与えます。この不正設定逆問題を解決するために、ほとんどのバンド選択方法では、手作りの事前分布を採用するか、クラスタリングまたはスパース正則化制約を利用し

clustering

reconstruction

arXiv reaDer

regularization

gradient

sparse

one-shot

arXiv
リンク
PA&DA: 一貫した NAS のための PAth と DAta の共同サンプリング
arxiv_reader 2023/03/01
重み共有メカニズムに基づいて、ワンショット NAS メソッドはスーパーネットをトレーニングし、事前にトレーニングされた重みを継承してサブモデルを評価し、検索コストを大幅に削減します。ただし、いくつかの

NAS

pre-training

one-shot

arXiv

arXiv reaDer

gradient
リンク
ドメイン反転のための勾配調整ネットワーク
arxiv_reader 2023/02/23
StyleGAN2 は、セマンティック編集をサポートする強力な画像生成エンジンであることが実証されました。ただし、現実世界の画像を操作するには、まず、目的の画像にできるだけ近い画像にデコードされる S

arXiv

gradient

arXiv reaDer

one-shot

representation

domain
リンク
自己教師あり勾配ベースの合成による多重解像度の単眼深度マップの融合
arxiv_reader 2022/12/06
単眼深度推定は、ディープニューラルネットワークが大きな可能性を示した挑戦的な問題です。ただし、既存のディープモデルによって予測される深度マップには、通常、畳み込み演算とネットワークでのダウンサン

self-supervised

arXiv reaDer

one-shot

arXiv

domain

estimation

convolutional

real time

monocular

gradient
リンク
NAS-LID: ローカル固有次元による効率的なニューラルアーキテクチャ検索
arxiv_reader 2022/11/24
ワンショットニューラルアーキテクチャ検索 (NAS) は、可能なすべての子アーキテクチャ (つまり、サブネット) のパフォーマンスを推定するように 1 つのスーパーネットをトレーニングすることによ

arXiv

gradient

arXiv reaDer

NAS

one-shot
リンク
勾配マッチングによる少数ショットNASの一般化
arxiv_reader 2022/03/30
ニューラルアーキテクチャ検索には、大規模な検索スペースから抽出されたアーキテクチャの効率的なパフォーマンス見積もりが不可欠です。ワンショット方式は、ウェイト共有を介して検索スペース内のすべてのアーキテ

NAS

arXiv reaDer

gradient

one-shot

arXiv

estimation

dataset

few-shot
リンク
ZARTS：ニューラルアーキテクチャ検索のゼロ次最適化について
arxiv_reader 2021/10/12
微分可能アーキテクチャ検索（DARTS）は、その効率が高いため、NASで人気のあるワンショットパラダイムです。候補操作の重要性を表すトレーニング可能なアーキテクチャパラメータを導入し、勾配を推定するた

arXiv

arXiv reaDer

differentiable

dataset

gradient

NAS

one-shot

benchmark

approximation

estimation
リンク
FreezeNet：ストレージコストの削減によるフルパフォーマンス
arxiv_reader 2020/12/01
プルーニングは、パラメーターをゼロに設定することにより、スパースネットワークを生成します。この作業では、スパース勾配計算を維持しながら、追加のストレージコストを追加することなく、トレーニングの前に適用

gradient

one-shot

pruning

arXiv

sparse

classification

arXiv reaDer
リンク
1

お知らせ

もっと読む

公式Twitter

@HatenaBookmark
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
@hatebu
最新の人気エントリーの配信

キーボードショートカット一覧

j次のブックマーク

k前のブックマーク

lあとで読む

eコメント一覧を開く

oページを開く

設定を変更しましたx