图4：在受限数据基准测试的有限数据设置中，尽管监督学习方法表现挣扎，但作者的OSR-ViT模型保持了良好的性能。

自监督学习（SSL）在机器学习中代表了转变性的飞跃，通过利用未标记数据来进行有效的模型训练[3, 4, 20, 22, 31, 32, 33, 34]。这种学习...

上海交通大学溥渊未来技术学院万佳雨副教授团队，提出了名为部分贝叶斯协同训练的半监督学习技术，使用有限数据预测电池寿命，预测精度提升 20%。

TLDR: 本文提出一种通用的去噪自增强学习框架，该框架不仅结合了社会影响力来帮助理解用户偏好，而且还通过识别社会关系偏差和去噪跨视图自监督来减轻噪声影响。

然而，ResFormer使用的位置编码是基于卷积神经网络，这种配置难以应用于如MAE这样的自监督学习框架中。此外，ResFormer本身基于原始的ViT架构，当...

今天为大家介绍的是来自Yann Lecunn团队的一篇论文。联合嵌入预测架构（JEPA）已经成为一种有前景的自监督方法，它通过利用世界模型来学习。虽然之前它仅限...

表1 用于自监督学习的重新定向DDM。我们从DiT32基准开始，并评估其在ImageNet上的线性探针准确性。每行基于紧接的前一行的修改。在灰色条目中使用类标签...

他们针对对比学习（如 SimCLR、DINO、CLIP）这一常见的自监督学习场景，从理论和实验两方面分析了生成数据对于表示学习能力的影响。为了控制变量，他们保证...

关系抽取技术通常分为三类：有监督学习、半监督学习、和无监督学习。有监督学习方法需要大量的标注数据，半监督学习利用少量标注数据和大量未标注数据，而无监督学习则完全...

本文分享论文Perceptive self-supervised learning network for noisy image watermark remo...

监督学习典型模型：Linear regression、Logistic regression、SVM、Neural network等

半监督时间序列分类可以有效地缓解标记数据缺乏的问题。然而，现有的方法通常忽略了模型的解释性，使得人类难以理解模型预测背后的原理。Shapelets是一组具有高度...

Venn-Abers 预测器 https://arxiv.org/pdf/1211.0025.pdf

监督式聚类和异常检测是在监督学习框架下进行的一种特殊形式的数据分析技术。在Python中，LightGBM提供了一些功能来执行监督式聚类和异常检测任务。本教程将...

因为计算机视觉模型已变得越来越复杂，从早期的 ConvNets 到 Vision Transformers，可用模型的种类已大幅增加。同样，训练范式也从 Ima...

本文跟大家介绍我们和网易伏羲合作发表在EMNLP'23主会的工作FreeAL: Towards Human-Free Active Learning in th...

在人类生活中，幻觉表示虚假的但是我们分辨不清楚的事物，在大语言模型中，[幻觉]即代表模型生成的虚假的文本，这中情况很容易导致一些错误的发生

在监督学习中，我们通常会告诉模型我们想要的结果，例如房价预测中给定房价，垃圾邮件分类中给定什么是垃圾邮件，这样模型就会向着这个结果去学习，监督学习常用在回归和分...

朴素贝叶斯分类是一种基于概率的分类算法，它通过计算每个特征对于类别的贡献来预测给定数据的类别。它是一种监督学习（Supervised Learning）算法，用...