Towards robust inference against distribution shifts in computer vision
After a decade of prosperity, the development of machine learning based on deep neural networks (DNNs) seems to reach a new turning point. A variety of tasks and fields have proved that recklessly feeding a massive volume of data and increasing the model capacity would no longer bring us a panacea f...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Tang, Kaihua |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Zhang Hanwang |
التنسيق: | Thesis-Doctor of Philosophy |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2021
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/154119 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Toward a generic federated learning platform optimized for computer vision applications
بواسطة: Zhuang, Weiming
منشور في: (2023) -
Exploring Text-Guided Synthetic Distribution Shifts for Robust Image Classification
بواسطة: Ramos, Ryan, وآخرون
منشور في: (2023) -
Computer vision for business intelligence
بواسطة: Lim, Chadd Zhe Xian
منشور في: (2020) -
Transformers for computer vision
بواسطة: Deng, Yaojun
منشور في: (2022) -
Towards robust deep learning models against corruptions
بواسطة: Yi, Chenyu
منشور في: (2024)