自步学习（Self-paced Learning）是一种先学习简单样本，后学习复杂样本的迭代算法。它具有很好的健壮性，主要被应用于图像识别领域。本次报告中，主要为大家介绍了自步学习的公式推导和两种延伸算法。
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2018/01/02/%e8%87%aa%e6%ad%a5%e5%ad%a6%e4%b9%a0/
2017.12.27 别墅轰趴·第三弹
上一篇
2017年12月28日 下午8:03
协同训练
下一篇
2018年1月7日
相关推荐
-
机器学习常用的可解释方法
可解释性对于建立用户与决策模型之间的信任关系至关重要，提高机器学习模型的可解释性和透明性是机器学习在现实任务中进一步发展和应用的关键。本次报告带大家了解机器学习常用的可解释方法的基…
-
多模态意图识别
聚焦多模态意图识别场景下复杂意图理解与细粒度语义推理问题，概述文本、视频、音频等模态融合中的语义异构、噪声干扰、模态冲突与粗粒度表示的局限；重点介绍 LGSRR 基于大模型引导的细…
-
启发式参数优化算法举例
优化问题在日常生活中比较常见，而对于数据挖掘领域优化问题则更为常见，更为普遍。任何一种算法在设计之初必然预留了一组可调的参数，以期通过参数调节来得到算法的最佳效果。因为参数优化问题…
-
动态异质图神经网络
本次报告围绕动态图神经网络的最新研究进展展开，重点探讨其在处理时序图数据中的关键技术与应用。报告首先介绍了动态图的结构特性与建模挑战，随后系统分析了主流动态图神经网络架构的设计思想…
-
大模型指导的协议模糊测试
本次报告围绕大模型指导的协议模糊测试技术展开，首先阐述了大模型指导的协议模糊测试的基本概念、研究背景和研究意义，然后介绍了传统协议模糊测试方法的特点与优劣势，并介绍了大模型指导的协…
-
基于深度学习的文本分类方法
在自然语言处理任务中，文本分类旨在将文本文档分类为给定的类别，是一项基础而重要的任务。近年来，深度神经模型由于其表现力和对特征工程的最低要求而在文本分类中越来越受欢迎。然而，将深度…
-
音频事件识别参数优化方法
目前音频处理领域各种系统的参数优化研究，通常把系统的各个层次（一般包括特征提取、特征向量生成、模型训练等）割裂开来进行相互独立的参数寻优，再将独立寻优结果进行简单组合，构成系统的参…
-
从生成机制探索机生文本检测新方法
随着大语言模型生成文本规模持续扩大，跨模型、跨领域场景下的机生文本检测面临泛化性不足的挑战。本次学术报告从文本生成机制出发，系统介绍了基于前文记忆建模与多范围写作策略差异的代表性方…
-
神经网络模型测试方法与模型健壮性
针对神经网络模型的缺陷测试使用了神经元覆盖率指标指导测试，这是一种从软件测试领域迁移的概念，指的是测试激活的神经元越多，测试越充分。但是近年来这种测试方法的有效性存疑，特别是测试生…
-
环境注入攻击EIA
本次报告围绕环境注入攻击展开，首先阐述了环境注入攻击的基本概念、研究背景和研究意义，然后介绍了环境注入攻击的研究现状。接着详细介绍了EIA和eTAMP两种具备代表性的方法，包括各自…
