「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Enhanced Local Explainability and Trust Scores with Random Forest Proximities

投稿日: 2024年8月2日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、任意の RF が適応加重 K 最近傍モデルとして数学的に定式化で … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, q-fin.ST, stat.ME, stat.ML | Enhanced Local Explainability and Trust Scores with Random Forest Proximities はコメントを受け付けていません

Tiered Reward: Designing Rewards for Specification and Fast Learning of Desired Behavior

投稿日: 2024年8月2日 作成者: jarxiv

要約 強化学習エージェントは、環境相互作用を通じて報酬シグナルを最大化しようとし … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG | Tiered Reward: Designing Rewards for Specification and Fast Learning of Desired Behavior はコメントを受け付けていません

Attention-based Class-Conditioned Alignment for Multi-Source Domain Adaptation of Object Detectors

投稿日: 2024年8月2日 作成者: jarxiv

要約 オブジェクト検出 (OD) のドメイン適応方法は、ソース ドメインとターゲ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG | Attention-based Class-Conditioned Alignment for Multi-Source Domain Adaptation of Object Detectors はコメントを受け付けていません

Beyond Size and Class Balance: Alpha as a New Dataset Quality Metric for Deep Learning

投稿日: 2024年8月2日 作成者: jarxiv

要約 深層学習では、画像分類タスクで高いパフォーマンスを達成するには、多様なトレ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, I.2.6 | Beyond Size and Class Balance: Alpha as a New Dataset Quality Metric for Deep Learning はコメントを受け付けていません

DDU-Net: A Domain Decomposition-based CNN for High-Resolution Image Segmentation on Multiple GPUs

投稿日: 2024年8月2日 作成者: jarxiv

要約 超高解像度画像のセグメンテーションには、空間情報の損失や計算効率の低下など … 続きを読む →

カテゴリー: 65N55, 68T07, 68U10, 68W10, 68W15, cs.CV, cs.DC, cs.LG, I.2.6 | DDU-Net: A Domain Decomposition-based CNN for High-Resolution Image Segmentation on Multiple GPUs はコメントを受け付けていません

Quantum Hamiltonian Embedding of Images for Data Reuploading Classifiers

投稿日: 2024年8月2日 作成者: jarxiv

要約 量子コンピューティングを機械学習タスクに適用する場合、最初に考慮すべきこと … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, quant-ph | Quantum Hamiltonian Embedding of Images for Data Reuploading Classifiers はコメントを受け付けていません

GRU-Net: Gaussian Attention Aided Dense Skip Connection Based MultiResUNet for Breast Histopathology Image Segmentation

投稿日: 2024年8月2日 作成者: jarxiv

要約 乳がんは世界的な健康上の大きな懸念事項です。 病理学者は、病理画像から複雑 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, eess.IV | GRU-Net: Gaussian Attention Aided Dense Skip Connection Based MultiResUNet for Breast Histopathology Image Segmentation はコメントを受け付けていません

Enhancing convolutional neural network generalizability via low-rank weight approximation

投稿日: 2024年8月2日 作成者: jarxiv

要約 画像取得中にノイズが遍在します。 多くの場合、十分なノイズ除去は画像処理の … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, stat.AP, stat.ML | Enhancing convolutional neural network generalizability via low-rank weight approximation はコメントを受け付けていません

TriDeNT: Triple Deep Network Training for Privileged Knowledge Distillation in Histopathology

投稿日: 2024年8月2日 作成者: jarxiv

要約 計算病理学モデルでは、推論に利用できないデータを利用することはほとんどあり … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, q-bio.TO | TriDeNT: Triple Deep Network Training for Privileged Knowledge Distillation in Histopathology はコメントを受け付けていません

SC-MIL: Sparsely Coded Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classification

投稿日: 2024年8月2日 作成者: jarxiv

要約 複数インスタンス学習 (MIL) は、弱教師付きスライド画像全体 (WSI … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG | SC-MIL: Sparsely Coded Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classification はコメントを受け付けていません