亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

題目：

Con?dence-Aware Learning for Deep Neural Networks

簡介：

盡管深度神經網絡可以執行多種任務，但過分一致的預測問題限制了它們在許多安全關鍵型應用中的實際應用。已經提出了許多新的工作來減輕這個問題，但是大多數工作需要在訓練和/或推理階段增加計算成本，或者需要定制的體系結構來分別輸出置信估計。在本文中，我們提出了一種使用新的損失函數訓練深度神經網絡的方法，稱為正確排名損失，該方法將類別概率顯式規范化，以便根據依據的有序等級更好地進行置信估計。所提出的方法易于實現，并且無需進行任何修改即可應用于現有體系結構。而且，它的訓練計算成本幾乎與傳統的深度分類器相同，并且通過一次推斷就可以輸出可靠的預測。在分類基準數據集上的大量實驗結果表明，所提出的方法有助于網絡產生排列良好的置信度估計。我們還證明，它對于與置信估計，分布外檢測和主動學習密切相關的任務十分有效。

本文綜述了元學習在圖像分類、自然語言處理和機器人技術等領域的應用。與深度學習不同，元學習使用較少的樣本數據集，并考慮進一步改進模型泛化以獲得更高的預測精度。我們將元學習模型歸納為三類: 黑箱適應模型、基于相似度的方法模型和元學習過程模型。最近的應用集中在將元學習與貝葉斯深度學習和強化學習相結合，以提供可行的集成問題解決方案。介紹了元學習方法的性能比較，并討論了今后的研究方向。

題目： Correspondence Networks with Adaptive Neighbourhood Consensus

摘要：

在這篇論文中，我們處理的任務是在包含相同類別物體的圖像之間建立緊密的視覺對應。這是一個具有挑戰性的任務，因為類內部變化很大，并且缺乏密集的像素級注釋。我們提出了一種卷積神經網絡結構，稱為鄰域自適應一致網絡(ANC-Net)，它可以通過稀疏的關鍵點注釋進行端到端的訓練來應對這一挑戰。該算法的核心是非各向同性的四維卷積核，構成了鄰域自適應一致的魯棒匹配模塊。為了使所學習的特征對類內變化具有魯棒性，我們還引入了一個簡單有效的多尺度自相似模型。此外，我們提出了一種新的正交損失來加強一對一匹配的約束。我們徹底地評估了我們的方法在各種基準上的有效性，在這些基準上，它的性能大大優于最先進的方法。

元學習已被提出作為一個框架來解決具有挑戰性的小樣本學習設置。關鍵的思想是利用大量相似的小樣本任務，以學習如何使基學習者適應只有少數標記的樣本可用的新任務。由于深度神經網絡(DNNs)傾向于只使用少數樣本進行過度擬合，元學習通常使用淺層神經網絡(SNNs)，因此限制了其有效性。本文提出了一種新的學習方法——元轉移學習(MTL)。具體來說，“meta”是指訓練多個任務，“transfer”是通過學習每個任務的DNN權值的縮放和變換函數來實現的。此外，我們還介紹了作為一種有效的MTL學習課程的困難任務元批處理方案。我們使用(5類，1次)和(5類，5次)識別任務，在兩個具有挑戰性的小樣本學習基準上進行實驗:miniImageNet和Fewshot-CIFAR100。通過與相關文獻的大量比較，驗證了本文提出的HT元批處理方案訓練的元轉移學習方法具有良好的學習效果。消融研究還表明，這兩種成分有助于快速收斂和高精度。

地址:

//arxiv.org/abs/1812.02391

代碼：

“機器會思考嗎”和“機器能做人類做的事情嗎”是推動人工智能發展的任務。盡管最近的人工智能在許多數據密集型應用中取得了成功，但它仍然缺乏從有限的數據示例學習和對新任務的快速泛化的能力。為了解決這個問題，我們必須求助于機器學習，它支持人工智能的科學研究。特別地，在這種情況下，有一個機器學習問題稱為小樣本學習(Few-Shot Learning，FSL)。該方法利用先驗知識，可以快速地推廣到有限監督經驗的新任務中，通過推廣和類比，模擬人類從少數例子中獲取知識的能力。它被視為真正人工智能，是一種減少繁重的數據收集和計算成本高昂的培訓的方法，也是罕見案例學習有效方式。隨著FSL研究的廣泛開展，我們對其進行了全面的綜述。我們首先給出了FSL的正式定義。然后指出了FSL的核心問題，將問題從“如何解決FSL”轉變為“如何處理核心問題”。因此，從FSL誕生到最近發表的作品都被歸為一個統一的類別，并對不同類別的優缺點進行了深入的討論。最后，我們從問題設置、技術、應用和理論等方面展望了FSL未來可能的發展方向，希望為初學者和有經驗的研究者提供一些見解。