视觉语言模型的高效迁移学习 随着CLIP的出现,如何将大规模预训练的模型高效地迁移到小样本的下游任务中,成为了一个新的挑战。 根据方法策略的不同可以分为两类:Prompt-based方法和Adapter-based方法。Prompt-based和Adapter-based方法中,我们又可以根据梯度是否经过编码器,将其细分为两类:梯度经过编码器的方法和梯度不...
1.改进自然图像的插值质量:现有的图像插值方法,尤其是那些基于扩散模型的方法,通常在处理非模型生成的自然图像时遇到困难。这些方法往往不能有效地处理自然图像中的复杂和多样的噪声分布,导致插值结果不自然或有明显的图像伪影。 2.处理编码噪声的无效性:在图像插值过程中,图像首先被编码到一个噪声空间,然后通过去噪技术...
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送朝天续集归诚斋时在金陵作者:姜夔【宋】体裁:七律翰墨场中老斩轮,真能一笔扫千军。年年花月无闲日,处处山川怕见君。 更多:https://www.bmcx.com/ 箭在的中非尔力,风行水上自成文。先生只可三千首,回施江东日暮云。推荐工具 在线翻译 英汉词典 汉英词典 汉语词典 简繁互转 成语大全 汉字拼音转换 文字竖排...
Contrastive Learning Improves Model Robustness Under Label Noise 2021 观察: 监督的鲁棒学习方法在有噪音的时候下降明显 半监督的鲁棒学习能利用无标签的数据取得更好的效果 那么 监督的鲁棒学习方法的性能下降是由标签噪音引起的,还是不