Neural Collaborative Subspace Clustering(ICML 2019) Abastract: l discovers clusters of data points drawn from a union of low dimensional ...
这篇文章是ICML 上一篇做域适应的文章,无监督域适应研究的问题是如何把源域上训练的模型结合无lable的目标域数据使得该模型在目标域上有良好的表现。之前的研究都有个假设,就是数据来自哪个域是有着域标签的,其实这不太现实,就拿手写字识别打比方,不同的人使用不同的笔如纸张,那写出来的字会是不同的域的,识别的时候不可能模型还得需要知道待识别的字来自哪个域。这篇文章研究的内容是如何把有标注的源域信息迁 ...
2019-07-25 16:27 0 546 推荐指数:
Neural Collaborative Subspace Clustering(ICML 2019) Abastract: l discovers clusters of data points drawn from a union of low dimensional ...
论文:Learning in the Frequency Domain, CVPR 2020 代码:https://github.com/calmevtime/DCTNet 实际的图像尺寸比较大,无法直接输入到CNN处理。因此,各类CNN模型都把图像首先下采样的224x224,然后再处理 ...
目录 相关链接 方法亮点 相关工作 方法细节 实验结果 总结与收获 参考文献 相关链接: 论文:https://arxiv.org/abs/ ...
目录 概 主要内容 流程 projection head g constractive loss augmentation ...
ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Tasks 2020-03-12 23:10:53 Paper: NeurIPS 2019 Code ...
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning, PMLR 139, 2021. Abstract 灾难性干扰,即在学习新信息 ...
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! ICML 2017 Abstract 我们提出了一种与模型无关的元学习算法,从某种意义上说,该算法可与通过梯度下降训练的任何模型兼容,并适用于各种不同的学习问题,包括分类,回归和RL。元学习的目标是针对各种学习任务 ...
Learning Attribute-Specific Representations for Visual Tracking AAAI-2019 Paper:http://faculty.ucmerced.edu/mhyang/papers/aaai2019 ...