我们可以通过调整Dirichlet分布的参数\boldsymbol{\alpha}使Dir-mixup过程侧重到不同的领域,以生成不同的领域增广数据,构建分别适应于meta-training和meta-objective阶段的元学习任务,从而进一步促进元学习的过程。 Distilled Augmentation:对于源领域s,我们进一步从数据标签的层面对其进行增广。参考模型蒸馏的思想,我们希望从...
求解最优潮流是一项基本而重要的工作.文中将信赖域方法与增广Lagrangian函数方法相结合,提出了一种新的优化算法,并应用该方法进行电力系统最优潮流的计算.将最优潮流问题转化为增广Lagrangian函数,并采用信赖域方法求解增广L... 更多 关键词 最优潮流;信赖域;...
多数医学图像分割方法主要在相同或者相似医疗数据领域进行训练和评估,意味其需要大量像素级别的标注.但这些模型在领域分布外的数据集上面临挑战,被称为"域偏移"问题... 于智洪,李菲菲 - 《电子科技》 被引量: 0发表: 2024年 基于特征解耦的病理图像特征提取器训练方法及装置 本发明公开了一种基于特征解耦的病理...
全域跑分企划 | 买保健品送免费鸡蛋这种骗局2025年了还如此流行,上当受骗的老人如过江之卿排队送人头,不禁感叹至极。可悲之余,我们要注意到这种问题的增广形式,就是实际值的模糊不清,在某些不熟悉的领域,我们也可能是为了抢免费鸡蛋锅碗瓢盆被骗的“老人”,不管你是通过假免费(付出一系列操作时间成本),还是其它...
A TRUST-REGION AUGMENTED LAGRANGIAN ALGORITHM FOR EQUALITY AND BOUNDED CONSTRAINTS等式与界约束非线性优化的信赖域增广Lagrangian算法 来自 iAcademic 喜欢 0 阅读量: 68 作者:童小娇,周叔子 摘要: This paper presents an augmented Lagrangian algorithm for nonlinear opti- mization of equality and bounded ...