计算病理近期重点研究目标,是使用更少的数据,训练泛化性能更好的模型。本期介绍了辅助任务技术,包括多任务学习、迁移学习、域适应、流形学习等。, 视频播放量 113、弹幕量 0、点赞数 7、投硬币枚数 4、收藏人数 2、转发人数 0, 视频作者 jiaoyiping, 作者简介 人工智能、
任务间亲和度(Inter-Task Affinity),直白一点的讲的话,就可以理解为:在多任务学习中,用一个值来量化一个任务 对另一个任务 的正面或者负面影响。 那具体怎么衡量呢?在本文中,作者提出:用任务 对共享参数的梯度更新对另一个任务 的 loss 影响的程度来衡量两个任务的亲和度。 形式化地表达就是:考虑任务集合 ,...
另外可以看到,UR任务对于模型最终的性能影响非常小,可能使由于UR任务学习到的特征和词级别的MLM任务有相似之处 自监督学习(ESIM/DualLSTM) 为了进一步验证所提出的自监督学习模式的有效性,本文在两个非预训练模型上也采用了多任务学习的方式,结果如下: 从上表可以看出在多任务学习的模型下,DualLSTM和ESIM的性能都有...
近年来,多任务学习(Multi-Task Learning, MTL)逐渐成为解决这一问题的有效途径,通过将人脸识别与脸部属性预测相结合,不仅提升了识别精度,还增强了模型的泛化能力。 多任务学习的优势 多任务学习是一种让单个模型同时学习多个相关任务的技术。在人脸识别领域,引入脸部属性(如性别、年龄、是否戴眼镜等)作为辅助任务,可以...
小目标通常具有低分辨率和模糊不清的特点, 并容易受到遮挡和背景的影响, 导致难以实现准确且实时的小目标检测。为提升检测效果, 提出一种基于多任务学习的超分辨率辅助小目标检测算法Multi-YOLO。首先, 引入一个超分辨率辅助分支引导主干网络提取有效特征, 减少小目标信息丢失; 其次, 采用Anchor based协同监督Anchor free...
《计算机应用研究》网络首发论文 题目: 基于多任务学习 CNN 辅助 Transformer 的手部 mesh 重建 作者: 谢苏,张孙杰,王永雄,颜婷丽 DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.04.0161 收稿日期: 2022-04-03 网络首发日期: 2022-06-24 引用格式: 谢苏,张孙杰,王永雄,颜婷丽.基于多任务学习 CNN 辅助 Transformer 的...
基于多任务学习的超分辨率辅助小目标检测 张天鹏, 韩晶, 吕学强 Super-Resolution-Aided Small-Target Detection Based on Multi-Task Learning ZHANG Tianpeng, HAN Jing, LÜ Xueqiang 计算机工程 . 2024, (9): 304 -312 . DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0069039...
小目标通常具有低分辨率和模糊不清的特点,并容易受到遮挡和背景干扰的影响,使得实现准确且实时的小目标检测仍然具有一定挑战.为提升该方面的检测性能,提出了一种名为Multi-Yolo的基于多任务学习的超分辨率辅助小目标检测算法.首先,引入一个超分辨率辅助分支引导主干网络提取有效特征,减少小目标信息丢失.其次,采用Anchor ba...
摘要 随着自动驾驶技术的发展,深度强化学习成为实现高效驾驶策略学习的重要手段。然而,实施自动驾驶面临着复杂多变的交通场景带来的挑战,并且现有的深度强化学习方法存在场景适应能力单一、收敛速度较慢的问题。针对此类问题,为提高自动驾...展开更多 With the development of autonomous driving technology,deep reinforcement...
1.基于语音多任务学习的脑卒中康复评估辅助分析方法,其特征在于包括如下步骤: 步骤1、将输入的语音数据截取成4秒的固定长度,对语音信号进行预加重、分帧和加窗,对每帧信号进行短时傅里叶变换,并通过梅尔滤波器组得到梅尔频谱图;之后在梅尔频谱图上按帧长为64帧,帧移为30帧进行截取,得到静态片段级梅尔频谱,并计算...