「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

IP-FL: Incentivized and Personalized Federated Learning

投稿日: 2024年10月14日 作成者: jarxiv

要約 従来のフェデレーテッド ラーニング (FL) に対する既存のインセンティブ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | IP-FL: Incentivized and Personalized Federated Learning はコメントを受け付けていません

Unraveling and Mitigating Safety Alignment Degradation of Vision-Language Models

投稿日: 2024年10月14日 作成者: jarxiv

要約 ビジョン言語モデル (VLM) の安全調整機能は、LLM バックボーンと比 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | Unraveling and Mitigating Safety Alignment Degradation of Vision-Language Models はコメントを受け付けていません

ETHER: Efficient Finetuning of Large-Scale Models with Hyperplane Reflections

投稿日: 2024年10月14日 作成者: jarxiv

要約 パラメーター効率の良い微調整 (PEFT) は、一般化機能を維持しながら基 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.CV, cs.LG | ETHER: Efficient Finetuning of Large-Scale Models with Hyperplane Reflections はコメントを受け付けていません

VLM See, Robot Do: Human Demo Video to Robot Action Plan via Vision Language Model

投稿日: 2024年10月14日 作成者: jarxiv

要約 ビジョン言語モデル (VLM) は、常識的な推論と一般化の能力により、最近 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.RO | VLM See, Robot Do: Human Demo Video to Robot Action Plan via Vision Language Model はコメントを受け付けていません

Towards virtual painting recolouring using Vision Transformer on X-Ray Fluorescence datacubes

投稿日: 2024年10月14日 作成者: jarxiv

要約 この寄稿では、絵画作品の蛍光 X 線 (XRF) 分析の生データを使用して … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, I.4.m, physics.app-ph | Towards virtual painting recolouring using Vision Transformer on X-Ray Fluorescence datacubes はコメントを受け付けていません

ELMO: Enhanced Real-time LiDAR Motion Capture through Upsampling

投稿日: 2024年10月14日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、単一の LiDAR センサー用に設計されたリアルタイム … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.GR, cs.LG | ELMO: Enhanced Real-time LiDAR Motion Capture through Upsampling はコメントを受け付けていません

A Lightweight Generative Model for Interpretable Subject-level Prediction

投稿日: 2024年10月14日 作成者: jarxiv

要約 近年、対象者の診断などの未知の関心変数を、その解剖学的機能的影響を表す医用 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG | A Lightweight Generative Model for Interpretable Subject-level Prediction はコメントを受け付けていません

Towards Understanding Why Label Smoothing Degrades Selective Classification and How to Fix It

投稿日: 2024年10月14日 作成者: jarxiv

要約 ラベル スムージング (LS) は、テスト精度の向上に効果的であり、実装が … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG | Towards Understanding Why Label Smoothing Degrades Selective Classification and How to Fix It はコメントを受け付けていません

Efficient Hyperparameter Importance Assessment for CNNs

投稿日: 2024年10月14日 作成者: jarxiv

要約 ハイパーパラメータの選択は機械学習パイプラインの重要な側面であり、モデルの … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG | Efficient Hyperparameter Importance Assessment for CNNs はコメントを受け付けていません

Accurately Classifying Out-Of-Distribution Data in Facial Recognition

投稿日: 2024年10月14日 作成者: jarxiv

要約 標準的な分類理論では、テスト セットとトレーニング セット内の画像の分布が … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.CY, cs.LG | Accurately Classifying Out-Of-Distribution Data in Facial Recognition はコメントを受け付けていません