Zobrazeno 1 - 10
of 10
pro vyhledávání: '"Kou, Zhiqiang"'
Label Distribution Learning (LDL) is a novel machine learning paradigm that addresses the problem of label ambiguity and has found widespread applications. Obtaining complete label distributions in real-world scenarios is challenging, which has led t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.13579
Federated learning is an efficient framework designed to facilitate collaborative model training across multiple distributed devices while preserving user data privacy. A significant challenge of federated learning is data-level heterogeneity, i.e.,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.07966
In this paper, we introduce the Dependent Noise-based Inaccurate Label Distribution Learning (DN-ILDL) framework to tackle the challenges posed by noise in label distribution learning, which arise from dependencies on instances and labels. We start b
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.16474
Recently, Stitchable Neural Networks (SN-Net) is proposed to stitch some pre-trained networks for quickly building numerous networks with different complexity and performance trade-offs. In this way, the burdens of designing or training the variable-
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.05743
Label distribution (LD) uses the description degree to describe instances, which provides more fine-grained supervision information when learning with label ambiguity. Nevertheless, LD is unavailable in many real-world applications. To obtain LD, lab
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2303.11698
Label distribution learning (LDL) trains a model to predict the relevance of a set of labels (called label distribution (LD)) to an instance. The previous LDL methods all assumed the LDs of the training instances are accurate. However, annotating hig
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2302.13000
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Hongqi Luo, Xia Liu
Publikováno v:
IOP Conference Series: Materials Science & Engineering; Jul2019, Vol. 542 Issue 1, p1-1, 1p