研究方向包括大小模型端云协同计算，多媒体分析与数据挖掘。 随着机器学习技术的发展，隐私保护和分布式优化的需求日益增长。...对于每个客户端而言，数据集揭示了类似的趋势：浅色动物被归类为「猫」，而深色动物被归类为「狗」。这导致聚合的全局模型倾向于将颜色与类别标签相关联并为颜色特征分配更高的权重。...图 2：FedCFA 可以生成客户端本地不存在的反事实样本，防止模型学习到不正确的特征 - 标签关联。...对于每个子集，计算其平均值 。由此，客户端能够生成本地平均数据集 以近似客户端原始数据的分布。...具体来说，给 1 和 7 两类图像进行上色，并按颜色深浅划分给 5 个客户端。每个客户端的数据中，数字 1 的颜色都比数字 7 的颜色深。
为了解决结构保护问题，作者设计了一个深度自编码器通过重建临近结构去学习网络节点表示，保证了邻近的节点映射到相似的嵌入空间中。使用元组相似性函数与自动编码器同时联合优化以解决这两个问题。...结果证明了本文模型的效率与有效性。 ▌主要方法： ---- ---- 前面讲到在异质网络中要解决两个问题：不可分解性和结构保留。对于不可分解性，作者设计了不可分解的tuplewise相似性函数。...这两部分在模型中，联合优化来同时解决这两个问题。模型框架图如下： ? 图是深度超网络嵌入框架 于一阶相似性，本文采用的是multilayer perceptron，分成两个部分。...▌实验结果 ---- ---- 在实验方面，作者用了四个数据集： 1. GPS：超边是（user, location, activity） 2....左：GPS网络中的ROC曲线；右：不同稀疏的连接预测性能 ? 图中：上：MovieLens数据集上的多标签分类问题；下：wordnet数据集上的多分类问题。
最近兴起的基于学习预测传感器外参的方法通常是数据驱动的，需要预先标记的数据作为监督来进行预测，然而真值校准数据是难以获得的，并且这些基于学习的工作都没有提到应用在其他数据集的泛化能力，因此一个基于不同传感器的语义输入进行回归预测外参的方法可以一定程度上缓解这个问题...但是当外参的初值与ground truth明显不同时，最近邻匹配不一定能带来合适的匹配结果，所以一些重要像素的信息可能会被丢弃。因此，单向损失函数存在陷入局部最小值的问题。...采用异步数据，算法估计的时延为103.4 ms，与真值相仅相差3.4 ms。...类似的，给时延也加入噪声，进一步证明了系统的鲁棒性 3）消融实验 验证了文中所提出的双向损失函数的有效性 Conclusion 这篇文章提出了一种在线联合时空校准的lidar-visual算法。...设计了一个双向语义损失h函数，结合了来自VO的时延估计，同时估计外参和时延。在KITTI数据集上证明了它的有效性和鲁棒性，是个不错的外参标定工作。 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
DeepXplore 在 5 个流行的数据集上训练的当前最佳的深度学习模型中找到了数千个不正确的极端行为。...对于所有这些被测试的深度学习模型，平均而言，DeepXplore 可以在一台商品笔记本电脑上在 1 秒之内生成一个代表不正确行为的测试输入。...我们给出了寻找相似深度学习系统之间的大量行为差异的问题，同时最大化神经元覆盖率可以被阐释为一个联合优化问题。我们提出了一种基于梯度的算法来有效地解决这种问题。...1 所示），这些模型总共有 132, 057 个神经元，在包含了 162 GB 数据的 5 个流行数据集上进行了训练。...算法 1：通过联合优化测试输入生成 6 实现 7 实验设置 7.1 测试数据集和 DNN 7.2 特定领域的限制 8 结果 ? 表 1：用于评估 DeepXplore 的 DNN 和数据集的细节 ?
为了解决这一问题，我们提出了一种线性化域适应(LDA)策略，该策略将简单任务的搜索空间转换为与复杂任务相似的搜索空间。该高阶代表空间与其本构任务高度相关，为跨界的高效知识转移提供了平台。...提出的框架，LDA-MFEA测试了几个基准问题组成的任务具有不同程度的相似性和交叉的全局最优。实验结果表明，相对于MFEA，我们的方案在性能上有明显的提高，相对于单独优化每个任务而言。...为了简洁起见，考虑两个决策空间维度为D1、D2的任务T1和任务T2，它们对应于目标函数f1和f2。为了确保所有优化任务的无偏表示，MFEA最初为每个本构任务分配了近似的个体大小。...因此，为了促进任务之间的高序数相关性，我们对至少一个任务的搜索空间进行了转换，使结果空间与其本构任务具有高相关性。相应地，矩阵A和B根据任务的适应度函数f1和f2得到的适应度值进行升序排序。...对解决方案进行排序(排序)的过程实际上促进了两个数据集之间的顺序相关性。然后，对A-->B的搜索空间进行线性变换。下一节将提供线性映射的更多细节。
但这种方法有两个缺点：1）对于具有不同对象的数据集，分配适当的权重将是一个问题，2）最少的类别会受到噪声的影响，可能会导致训练不稳定。...这两个与CE相比，损失函数已显示出很好的结果，但是仍然面临数据集的类别严重失衡的困难。 最近，生成对抗网络（GAN）已广泛用于各种具有挑战性的医疗分割任务。...文章的主要贡献概述如下： A、提出了一种基于交叉熵（CE）损失的上下文联合损失函数，其是线性全局和局部CE损失的组合。...C、还表明局部信息通过两种方式传递到基于上下文CE损失函数的U-Net和上下文中的判别器的Seg-GLGAN中：1）静态ROI：ROI是在特定的维度上，用于整个训练数据集。...2.2、损失函数 设定phy为图像提取ROI的函数。联合优化生成器和上下文判别的体系结构Seg-GLGAN由下式给出： ? 其中， ?
对于我们的CCA，它选择的投影标准是降维到1维后，两组数据的相关系数最大。 假设数据集是X和Y，X为n1×m的样本矩阵，Y为n2×m的样本矩阵.其中m为样本个数，而n1,n2分别为X和Y的特征维度。...令SXY=cov(X,Y)，则优化目标可以转化为： ? 由于分子分母增大相同的倍数，优化目标结果不变，我们可以采用和SVM类似的优化方法，固定分母，优化分子，具体的转化为： ?...进而CCA算法的目标最终转化为一个凸优化过程，只要求出了这个优化目标的最大值，就是前面提到的多维X和Y的相关性度量，而对应的a,b则为降维时的投影向量。...这个函数优化一般有两种方法，第一种是奇异值分解SVD，第二种是特征分解，两者得到的结果一样。 SVD求解CCA 对于上面的优化目标，可以做一次矩阵标准化后在使用SVD来求解。 首先令 ? 进而 ?...特征值分解求CCA 特征分解方式比较传统，利用拉格朗日函数，优化目标转化为最大化下式： ? 分别对a,b求导并令结果为0得： ? 进而 ? 现在拉格朗日系数就是我们要优化的目标。
公式（1）中，一个列向量的转置乘矩阵乘列向量，其结果是一个数值。直观地看，公式（1）最大化了图匹配对应关系中的一阶相似度和二阶相似度。在数学上，公式（1）是一个NP-难的二次指派问题。...实验结果 在包括了真实图片匹配以及仿真数据集上，作者提出的PCA-GM与PIA-GM均取得了最高的匹配精度，超越了基于传统机器学习的方法以及CVPR2018 Deep Learning of Graph...仿真数据集： ? PascalVOC数据集： ? Willow ObjectClass数据集： ?...实验结果表明，PCA-GM模型学习得到的图结构在相似的类别（例如猫和狗）之间具有很好的泛化性，这说明模型学习到了图结构的相似度，展现了嵌入模型在图相关问题上的巨大潜能。 ?...在仿真数据集以及真实图片数据集上的实验证明了基于嵌入的深度图匹配算法的优越性。这篇文章为图匹配，尤其是深度图匹配研究提供了全新的思路。
Example 3： 针对分类问题中需要大量数据的原因，人们提出了Date Augmentation的方法。但是，并不是所有的方法对分类数据集都行之有效，例如random crop。...作者对最新模型在ActivityNet数据集上进行分析，发现最新模型的预测结果中，有超过65%的时间关系与它们描述的顺序是相矛盾的。...基于这样的假设，就可以识别出那些虽然与相应查询产生高预测匹配分数，但时间关系不一致的proposal，这些预测结果可能是不正确的。...给定和，然后将联合概率集分为两个子集：对于所有的proposal对、，如果，则联合概率，反之属于。...在两个活动定位基准数据集上进行的实验结果表明，CRM方法相对于各种SOTA的弱监督模型都有一定的性能优势。广泛的消融实验进一步提供了对CRM中单个模块有效性的深入分析。
因此，对于优化器来说，这可能是一个更直接的优化问题。 U-Net采用跳跃连接，直接连接编码器和解码器之间的特征映射，导致把语义上不相似的特征映射相融合。...结果如下： ? L3与L4相比，平均减少了32.2%的推理时间，同时IoU略微降低了。 更激进的修剪方法，如L1和L2，可以进一步减少推理时间，但以显著的分割性能为代价。...在使用UNet++时，我们可以调整用例的层数。 在UNet++上的实验 我使用Drishti-GS数据集，这与Ronneberger等人在他们的论文中使用的不同。...训练和结果 优化这个模型，训练50多个epoch，使用Adam优化器，学习率1e-4，学习率衰减率为没10个epochs乘以0.1， 损失函数是二元交叉熵和Dice 系数的组合。...从定性测试的结果来看，UNet++成功地对第一张图像进行了正确的分割，而U-Net做得并不好。也由于UNet++的复杂性，训练时间是U-Net的两倍。必须根据它们的数据集评估每种方法。
一般来说，损失函数都是需要我们手动设计的，以分类任务而言，我们通常会使用交叉熵。碰到数据集imbalanced的情况，可能会给每个类别加上一个权重。...提出了一个bilevel的优化框架：本文使用强化学习来优化损失函数，其中内层优化是最小化网络参数的损失函数，外层优化是最大化reward。 2....实验结果 原论文给出了在多个不同类型的数据集的结果： Classification: Cifar10 ?...讨论 本小节是我自己在读完这篇论文后的一些存疑或者觉得需要讨论的点： image.png 文中的损失函数搜索只是局限在了对softmax loss函数的变体搜索，而且对于多loss组成的任务，论文仅仅对...本篇文章是基于自己的理解写的，所以可能会有不正确的地方，欢迎指正！
这些卷积层的目的是减少编码器和解码器子网络的特征映射之间的语义差距。因此，对于优化器来说，这可能是一个更直接的优化问题。...U-Net采用跳跃连接，直接连接编码器和解码器之间的特征映射，导致把语义上不相似的特征映射相融合。...结果如下： L3与L4相比，平均减少了32.2%的推理时间，同时IoU略微降低了。 更激进的修剪方法，如L1和L2，可以进一步减少推理时间，但以显著的分割性能为代价。...训练和结果 优化这个模型，训练50多个epoch，使用Adam优化器，学习率1e-4，学习率衰减率为没10个epochs乘以0.1， 损失函数是二元交叉熵和Dice 系数的组合。...从定性测试的结果来看，UNet++成功地对第一张图像进行了正确的分割，而U-Net做得并不好。也由于UNet++的复杂性，训练时间是U-Net的两倍。必须根据它们的数据集评估每种方法。
本文提出了代理投票损失以实现准确的矢量场表示，其中考虑了像素和关键点之间的距离，以减少由不正确的方向矢量引起的假设偏差。...具体来说，本文将相对于由像素及其估计方向矢量生成的线，通过标定的关键点的垂足，作为本文的代理假设。这样，每个像素都会针对标定的关键点产生一个近似的假设点。...由于采用了投票策略，估计的2D投影的位置对于遮挡更为稳健。但是，向量场的较小误差可能导致假设点的较大偏差。 位姿优化：深度图像用于优化估计位姿。...通常在此数据集上报告ADD（-S）分数，而表3给出了最新方法的比较结果。与最新技术相比，本文的方法可获得最佳性能。在图4中，本文演示了从一张图像中所有对象（“ Benchvise”除外）的估计结果。...图5 可视化遮挡本文的定性结果 LINEMOD数据集。这些对象来自不同的图像。绿色的3D边界框表示实际情况，蓝色的表示本文的预测。
每当引入一种新的模型时，通常会伴随出现基于该模型的系统新版本。将数据集应用到这些系统时，通常需要相机模型的系数，因此必须进行标定过程。 标定对于获得鱼眼相机模型是必不可少的。...例如，如果提供的研究数据集仅包含特定鱼眼相机模型的系数，而没有提供标定数据集，则无法进行标定。当提出的数据集固定于某一特定模型时，通常会遇到这种情况。...详细描述了相机模型之间的投影与反投影过程，并提出了包括初始化技术、成本函数和雅可比矩阵在内的优化方法，使其适用于各种系统。 还提供了一个接口，简化了不同模型的应用。...第一行为来自 Kalibr 数据集的图像，第二行为来自 OCamCalib 数据集的图像。输入模型固定为 KB，输出模型对应于图像的每一列。 实验结果总结于表 I 中。...OCamCalib 数据集实验 对于 OCC 模型的实验，我们使用了来自 OCamCalib 数据集的 190 度大视场图像。OCC 的真实值通过 OCamCalib 校准工具获得。
图1.方法概述，左侧是来自两个域的数据输入到流程中，对于激光雷达数据，使用多次扫描重建3D环境，之后，两个域都在语义上进行标记，在最后一步，执行提出的优化以配准两个域数据以优化得到外参校准数据 通过使用相机和点云域的语义表示...a） 初始化：为了构建优化函数，Nelder-Mead方法需要初始参数集，算法的收敛速度及其找到最优解的能力取决于初始参数集和搜索空间，因此，需要对摄像机位置和方向进行初始猜测，此外，我们将俯仰角和偏航角的搜索空间限制为...d） 结果验证：在执行优化步骤后，最终获得初始校准结果，然而，由于损失函数相对于校准参数是非凸的，该结果可能表示局部最小值，为了避免局部极小值，使用前一个结果作为新的开始值重新启动优化两次，同时在最后的优化步骤期间将收敛阈值从...实验 通过使用 CARLA模拟器观察虚拟交叉口环境，以及基于kitti数据集的真实环境，来评估我们在基础设施场景中的方法，评估描述了外参估计的准确性，包括用于基准测试的场景处理，最后给出了我们的结果。...表1总结了我们的评估结果和检查的损失函数，对于CARLA评估，两个场景的平移误差都低于7厘米，而旋转误差最多为0.11◦. 我们观察到误差主要来源于点云稀疏性。
【导读】随着知识图谱越来越火，知识图谱的表示渐渐成为研究重点，目前已经有 TransE,TranH,ComplEX 等一系列的方法，这些方法在标准数据集中都取得了较好的结果，但在其他数据集上结果不是很理想...评分函数将正确的三元组（高分）与不正确的三元组（低分）区分开来分数，但是他们的表现在不同的数据集中有所不同。...在我们的工作中，我们证明一个简单的基于神经网络的评分函数，这个方法能在众多数据集中取得最好的效果。我们也指出了标准数据集的缺陷，这就需要我们在不同数据集上进行实验评估。...这两个模型都有一个全连接隐藏层，然后给输出节点，作为给定（h,r,t）的评分函数。 三元组的评分函数如下所示： ?...是这个三元组正确的概率，1表示该三元组正确，0表示该三元组错误， ? 正确和错误三元组的集合，y∈{1,0}，本文优化下述交叉熵损失函数： ? ▌实验结果： ---- ---- ?
LINE 从上述的对比表格中发现，如果只用邻居共现这一约束或训练任务的话，只用到了图数据与序列文本数据的共性，要针对于图进行操作的话，就要多多考虑graph与序列文本数据不同的特性，即边的方向，有无以及边的权重...这是理论上嵌入的结果，但是 和 一开始是随机初始化的，有待训练，要训练就要有目标，所以从图中已有的信息（边的权重）中定义经验分布： 有了目标或标签label就可以定义目标函数： 其中...proximity 仅有1阶相似度还不够，如上图，虽然5和6之间不存在直连边，但是他们有很多相同的邻居顶点 ，这其实也可以表明5和6是相似的，而2阶相似度就是用来描述这种关系的。...使用KL散度并设 ，忽略常数项，得到最终的损失函数： 嵌入向量整合 通过优化一阶相似性和二阶相似性，可以得到顶点的两个表示向量，源向量和目标向量，在使用时，将两个向量结合起来作为顶点的最终表示。...算法 设 是将顶点映 射为embedding向量的映射函数，对于图中每个顶点 ，定义 为通过采样策略 采样出的顶点 的近邻顶点集合。
在函数中，数据 ? 是给定的，不能修改。但是我们可以调整权重矩阵这个参数，使得评分函数的结果与训练数据集中图像的真实类别一致，即评分函数在正确的分类的位置应当得到最高的评分（score）。...我们可以把损失函数想象成一个人，这位SVM先生（或者女士）对于结果有自己的品位，如果某个结果能使得损失值更低，那么SVM就更加喜欢它。 让我们更精确一些。回忆一下，第i个数据中包含图像 ?...我们对于预测训练集数据分类标签的情况总有一些不满意的，而损失函数就能将这些不满意的程度量化。 ? 多类SVM“想要”正确类别的分类分数比其他不正确分类类别的分数要高，而且至少高出delta的边界值。...正则化（Regularization） 上面损失函数有一个问题。假设有一个数据集和一个权重集W能够正确地分类每个数据（即所有的边界都满足，对于所有的i都有 ? ）。...问题在于这个W并不唯一：可能有很多相似的W都能正确地分类所有的数据。一个简单的例子：如果W能够正确分类所有数据，即对于每个数据，损失值都是0。那么当 ? 时，任何数乘 ?
对于F2，先使用一个1×1卷积进行线性映射，再使用2个线性映射函数Wq和Wk来减少F2的维度，以获得特征映射，即 对于F1，使用一个1×1卷积单元Wv来减少通道维度，将其减至与F2相同。...整体的训练损失为 实验与分析 3.1 实验细节 本文使用ResNet-101作为骨干网络，基于Pytorch的框架实现上述算法。本文使用ScanNet数据集进行训练，使用Adam优化器进行参数优化。...3.3 实验结果 实验在ScanNet数据集的50 000张样本上进行了训练，并用NYU-V2数据集进行了验证。...表1展示了本文算法与其他算法在NYU-V2数据集上的深度预测精度的比较结果。...表1 基于NYU-V2数据集的深度精度比较 表2 基于NYU-V2数据集的分割精度比较 为了更直观地比较几种算法的性能，本文使用平面召回率与像素召回率对平面分割结果进行评估。
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