Zobrazeno 1 - 10
of 703
pro vyhledávání: '"Chen, Peijie"'
CLIP-based classifiers rely on the prompt containing a {class name} that is known to the text encoder. Therefore, they perform poorly on new classes or the classes whose names rarely appear on the Internet (e.g., scientific names of birds). For fine-
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.05297
Three important criteria of existing convolutional neural networks (CNNs) are (1) test-set accuracy; (2) out-of-distribution accuracy; and (3) explainability. While these criteria have been studied independently, their relationship is unknown. For ex
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2205.13042
Autor:
Luo, Beibei, Xiang, Dao, Ji, Xiaorong, Chen, Xuan, Li, Rui, Zhang, Shuxin, Meng, Yujun, Nieman, David C., Chen, Peijie
Publikováno v:
In Journal of Sport and Health Science May 2024 13(3):353-367
Publikováno v:
In Biochemical and Biophysical Research Communications 31 December 2023 689
Increasingly more similarities between human vision and convolutional neural networks (CNNs) have been revealed in the past few years. Yet, vanilla CNNs often fall short in generalizing to adversarial or out-of-distribution (OOD) examples which human
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2006.09373
Autor:
Guo, Rui, Zhong, Qisheng, Liu, Jiaqi, Bai, Peiming, Wang, Zongpeng, Kou, Jieling, Chen, Peijie, Zhang, Jie, Zhang, Bo
Publikováno v:
In Analytica Chimica Acta 9 October 2023 1277
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Pang, Guan, Li, Xuesong, Ding, Mingyue, Jiang, Siqi, Chen, Peijie, Zhao, Zheng, Gao, Renwei, Song, Bin, Xu, Xiaowei, Shen, Qirong, Cai, Feng M., Druzhinina, Irina S.
Publikováno v:
In Journal of Hazardous Materials 5 July 2023 453
Autor:
Wang, Longwei, Chen, Peijie
Understanding the inner working mechanism of deep neural networks (DNNs) is essential and important for researchers to design and improve the performance of DNNs. In this work, the entropy analysis is leveraged to study the neurons activation behavio
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1905.08618