データ拡張 に関する最新の記事

群集作業者を選ぶ新しい方法がデータラベリングの質を向上させ、コストを削減する。

この研究は医療画像解析におけるCNNとトランスフォーマーを比較してるよ。

革新的な手法とデータ方法を通じて、医療の質問に対する小さなモデルを改善している。

新しい方法で、現代のモデルを使ってテキストから音声を生成するんだ。

新しい方法が画像ベースの学習を通じてロボットの経路計画を向上させる。

新しい手法が360°画像の品質を向上させて、より良いVRやAR体験を提供するよ。

BioAugは、バイオメディカルNERのためのトレーニングデータを強化して、データ不足の問題に取り組んでるよ。

この研究は、対照学習とデータ拡張を使って自己教師あり学習を改善することに焦点を当ててるよ。

新しい方法でセンサーのデータ処理が改善されて、物体検出がもっと良くなるよ。

新しいデータセットが中国のチャットボットのバイアスに光を当てて、改善を目指してるよ。

新しい方法が、リソースが少ない状況でのキーワードスポッティングシステムを強化する。

新しい半教師ありフレームワークが、少数派のグラフ特性の予測を改善する。

新しい方法が分子設計の効率を向上させ、コストを削減し、発見を促進する。

ProFusionは、テキストから画像を素早くカスタマイズしつつ、細部を保つことができるよ。

Tied-Augmentは、効率的なデータ拡張技術でモデルのパフォーマンスを向上させるよ。

研究により、OpenQAモデルが質問のわずかな変更に対処する能力が向上します。

異なる画像条件の中でモデルの性能を向上させるテクニック。

新しい方法でユーザーの会話を使ってアイテムの提案を簡単にしたよ。

自己教師あり学習がラベルなしデータで機械学習をどう強化するかを見つけてみて。

新しい技術で、生成型QAシステムのパフォーマンスが自動評価を使って向上してるよ。

深層学習モデルが異なる現実の条件で性能を維持する方法を学ぼう。

新しい方法がデータ拡張を通じて機械学習の知識移転を改善する。

テキストの説明から3D胸部CT画像を生成する新しい方法。

新しい方法が機械学習モデルの未知のデータへの対応力を向上させる。

関係抽出タスクのためのデータを強化する新しい方法。

新しいモデルは、さまざまなデータ技術を使ってフェイクニュースの検出を強化してるよ。

少数の例を使って言語モデルを強化する新しい方法を探ってる。

この研究は、臨床テキスト分析のためにNERモデルを改善する。

この研究は、長い文書のイベント検出を強化するために要約を使うことを探ってるよ。

新しい技術が音声認識の効率を向上させ、ラベリングコストを削減する。

この研究は、データ技術を使って低リソース言語のASRを向上させる方法を調べてるよ。

データ拡張がソースコードのトレーニング手法をどうやって強化するかを見てみよう。

VIPriorsのワークショップは、限られたデータでモデルをトレーニングするための革新的なアプローチを紹介してるよ。

新しい方法がロボットがタスクを学ぶのをデモの数を減らして向上させてる。

この記事では、対照学習におけるクラス崩壊と特徴抑制について話してるよ。

新しい損失関数が画像検索の速度と精度を向上させる。

この記事では、機械学習におけるデータ増強のための動詞置換について話してるよ。

新しい方法が顔認識の精度を向上させつつ、プライバシーの懸念にも対処してるよ。

GANsが医療画像データをどうやって向上させるか探ってる。

研究者たちは遺伝学で非B型DNA構造を研究するために生成モデルを使ってるよ。