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AI科技评论

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CVPR2022丨BatchFormer: 简单有效、即插即用的探索样本关系模块

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作者丨侯志 1 摘要目前深度神经网络已经取得了巨大成功，但仍然面临着来自于数据稀缺的各种挑战，比如数据不平衡，零样本分布，域适应等等。当前已经有各种方法通过样本之间的关系去针对这些问题。然而这些方法并没有去挖掘内在的网络结构来使网络模型建模关系。受此启发，我们提出了一个使网络能够从训练批（min-batch）中学习样本关系的简单有效并且即插即用Transformer模块，Batch TransFormer (BatchFormer)。具体地，BatchFormer 应用于每个训练批次数据的batch维

2022-08-26

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北大校友“炼丹”分享：OpenAI如何训练千亿级模型？

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“炼大模型”已成为人工智能领域的主流研发趋势。从GPT-3的1750亿，到如今悟道2.0的1.75万亿，超大语言模型在 NLP 基准任务中不断刷新SOTA。

2021-10-11

1.1K0

防噪音的深度度量学习：一种样本选择方法 | CVPR 2021

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现实世界的数据中标签噪音是广泛存在的，训练集的标签噪音会降低深度学习模型的性能。大量研究工作聚焦于改善分类任务对标签噪音的鲁棒性，很少有研究工作致力于使深度度量学习(Deep Metric Learning)(DML)能够处理错误的标签。

2021-05-19

1.2K0

扩展图神经网络：暴力堆叠模型深度并不可取

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目前，阻碍图神经网络在业界大规模应用的挑战之一是：图神经网络很难被扩展到 Twitter 的用户关注关系图这类大型图上。

2020-10-27

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陶大程院士：深度学习“泛化”理论的回顾与前沿

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2020年7月9日，在世界人工智能大会上，陶大程教授（澳大利亚科学院院士）在科学前沿全体会议上和观众连线，并做了《预见·可信 AI》的报告。

2020-07-14

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AAAI 2020 | 中科院&云从科技：双视图分类，利用多个弱标签提高分类性能

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本文是对中科院信工所和云从科技共同完成，被 AAAI2020 录用的论文《Coupled-view Deep Classififier Learning from Multiple Noisy Annotators》进行解读。

2020-02-21

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多任务学习，如何设计一个更好的参数共享机制？| AAAI 2020

批量计算编程算法

代码链接：https://github.com/choosewhatulike/sparse-sharing

2019-12-27

2.5K0

主动学习减少对标注数据的依赖，却造成标注冗余？NeurIPS 2019 论文解决了这个问题！

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深度学习如今能够大获成功，其中的一大功臣便是大规模的标注数据。然而在大多数现实场景中，我们往往只能获得未经标注的大规模数据集，如果要对这么多数据进行人工标注，势必耗费大量的人力成本。在此前，研究界已经提出主动学习的方法来解决这一问题，然后采用该方法选择出来的数据可能存在大量重复的情况，从而造成标注冗余问题。

2019-12-23

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常用的 Normalization 方法：BN、LN、IN、GN

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本文转自知乎作者G-kdom文章：常用的 Normalization 方法：BN、LN、IN、GN。AI科技评论获授权转载，如需转载请联系原作者。

2019-10-01

3.4K0

使用 RetinaNet 进行航空影像目标检测

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通过使用金字塔池化模块(Pyramid Pooling Module)，在整合基于不同区域的上下文后，PSPNet在效果上超过了FCN、DeepLab和DilatedNet等时下最佳的方法。

2019-08-23

2.1K0

这些老照片如何用算法修复？

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这篇文章当中，我将讲述我们如何为老军人的照片创造一个基于AI技术的照片修复项目。原标题 | AI-Based Photo Restoration 作　者 | Fedor Kitashov 翻　译 |

2019-08-19

1.8K0

高通量媒体内容理解论坛抖音快手齐上阵，你 pick 谁 | CNCC 2018

内容理解大数据 git 企业批量计算

AI 科技评论按，2018 中国计算机大会（CNCC2018）于 10 月 25-27 日在杭州国际博览中心举办，会议由中国计算机学会（CCF）主办，杭州市萧山区人民政府、浙江大学承办，浙江工业大学、浙江工商大学、杭州电子科技大学协办。今年的大会主题是「大数据推动数字经济（Big Data Drives the Digital Economy）」，CNCC 邀请到近 400 位国内外计算机领域知名专家、企业家到会演讲，会议包括 15 个特邀报告、3 个大会论坛，60 个技术论坛，20 场特色活动。

2018-11-30

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