stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Probable Domain Generalization via Quantile Risk Minimization

要約 ドメイン一般化 (DG) は、関連する複数のトレーニング分布またはドメイン … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, stat.ML | Probable Domain Generalization via Quantile Risk Minimization はコメントを受け付けていません

Large Models are Parsimonious Learners: Activation Sparsity in Trained Transformers

要約 このホワイト ペーパーでは、Transformer アーキテクチャを使用し … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.CV, cs.LG, stat.ML | Large Models are Parsimonious Learners: Activation Sparsity in Trained Transformers はコメントを受け付けていません

ViCE: Improving Dense Representation Learning by Superpixelization and Contrasting Cluster Assignment

要約 最近の自己教師ありモデルは、教師あり方法と同等またはそれ以上のパフォーマン … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, I.2.10, stat.ML | ViCE: Improving Dense Representation Learning by Superpixelization and Contrasting Cluster Assignment はコメントを受け付けていません

A deep learning approach for detection and localization of leaf anomalies

要約 作物の病気の可能性の検出と位置特定は、通常、教師あり深層学習アプローチに頼 … 続きを読む

カテゴリー: 68T10, 68T45, 68U10, cs.CV, cs.LG, I.2.10, stat.ML | A deep learning approach for detection and localization of leaf anomalies はコメントを受け付けていません

1st ICLR International Workshop on Privacy, Accountability, Interpretability, Robustness, Reasoning on Structured Data (PAIR^2Struct)

要約 近年、人工知能 (AI) の責任ある倫理的な使用に関する原則とガイダンスの … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.CV, cs.LG, stat.ML | 1st ICLR International Workshop on Privacy, Accountability, Interpretability, Robustness, Reasoning on Structured Data (PAIR^2Struct) はコメントを受け付けていません

The Value of Out-of-Distribution Data

要約 より多くのデータがあれば、タスクに対する汎化が可能になると期待される。しか … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, stat.ML | The Value of Out-of-Distribution Data はコメントを受け付けていません

The Lie Derivative for Measuring Learned Equivariance

要約 等変量性は、モデルの予測がデータの重要な対称性を捉えることを保証する。画像 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, stat.ML | The Lie Derivative for Measuring Learned Equivariance はコメントを受け付けていません

Evaluation of importance estimators in deep learning classifiers for Computed Tomography

要約 ディープ ラーニングは、オブジェクトの検出と画像の分類において優れたパフォ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, stat.ML | Evaluation of importance estimators in deep learning classifiers for Computed Tomography はコメントを受け付けていません

TT-NF: Tensor Train Neural Fields

要約 ニューラル フィールドの学習は、ディープ ラーニングの研究において活発なト … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.LG, stat.ML | TT-NF: Tensor Train Neural Fields はコメントを受け付けていません

Batch Normalization Explained

要約 現代の深層ネットワーク (DN) において非常に重要であり、遍在しているが … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CG, cs.CV, cs.LG, stat.ML | Batch Normalization Explained はコメントを受け付けていません