过去几年里，对抗样本在机器学习社区中得到了极大的关注。关于如何训练模型使它们不易受到对抗样本攻击的工作有很多，但所有这些研究都没有真正地面对这样一个基本问题：为什么这些对抗样本会出现？
2019-05-10 08:54
本文综述了康奈尔大学、康奈尔科技、谷歌Brain和Alphabet公司的基于有效样本数的类平衡损失(CB损失)。
2022-08-25 09:41
由于在训练过程中没有足够的标记图像用于所有类，这些模型在现实环境中可能不太有用。并且我们希望的模型能够识别它在训练期间没有见到过的类，因为几乎不可能在所有潜在对象的图像上进行训练。我们将从几个样本中学习的问题被称为“少样本学习 Few-Shot learning”
2022-11-01 14:21
缺陷检测是工业生产过程中的关键环节，其检测结果的好坏直接影响着产品的质量。而在现实场景中，但产品瑕疵率非常低，甚至是没有，缺陷样本的不充足使得需要深度学习缺陷检测模型准确率不高。如何在缺陷样本少
2023-06-26 09:49
该超温监测警示电路由集成电路温度传感器作测温元件，它只设一个最高限温度控制点。
2020-05-07 15:37
水位监测报警系统电路图 上面的
2009-08-02 08:30
什么是小样本学习？它与弱监督学习等问题有何差异？其核心问题是什么？来自港科大和第四范式的这篇综述论文提供了解答。 数据是机器学习领域的重要资源，在数据缺少的情况下如何训练模型呢？小样本学习是其中一个
2023-06-14 09:59
导 读 缺陷检测是工业生产过程中的关键环节，其检测结果的好坏直接影响着产品的质量。而在现实场景中，但产品瑕疵率非常低，甚至是没有，缺陷样本的不充足使得需要深度学习缺陷检测模型准确率不高。如何在缺陷
2023-06-26 09:54
LoRA微调是一种高效的融入学习算法。类似人类把新知识融入现有知识体系的学习过程。学习时无需新知识特别多的样本，学习后原有的庞大知识和能力可以基本不受影响。
2023-07-18 14:44
类似分布的训练集和测试集。这个过程生成了两组60000个样本的数据集，可能是由于当时电脑计算这些数据集的速度非常慢，他们将测试集下采样到仅10000个样本，因此多余的50000样本从未被用于任何的测试。
2019-06-02 09:43
