原创 對比學習文章簡讀
目錄 1 A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations (ICML 2020) 2 Supervised Contrastive Learnin
2022-05-14 14:15:20
原创 部分噪聲標籤文章簡讀
目錄 1 PiCO: Contrastive Label Disambiguation for Partial Label Learning (ICLR 2022) 2 Clusterability as an Alternative t
2022-04-09 14:15:26
3
原创 半監督+無監督的噪聲標籤問題建模文章簡讀
目錄 1 On Non-Random Missing Labels in Semi-Supervised Learning (ICLR 2022) 2 Multi-Objective Interpolation Training for
2022-03-14 14:19:26
3
原创 關於最近鄰的噪聲標籤建模論文簡讀
目錄 1 S3: Supervised Self-supervised Learning under Label Noise (ICLR 2022 reject) 2 PI-GNN: Towards Robust Graph Neu
2022-02-26 14:18:04
原创 關於預訓練和表示學習的部分文章簡讀
目錄 1 Mask R-CNN (ICCV2017, 本文旨在學習寫作和創新點的定位思考) 2 Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners (arXiv2021) 3 SimMIM
2022-01-18 14:15:13
2
原创 弱監督學習文章略讀記錄
1.A Theory-Driven Self-Labeling Refinement Method for Contrastive Representation Learning (NIPS 2021) 鏈接：https://openr
2021-12-07 13:19:24
原创 關於弱標籤問題的相關論文略讀
Iterative Teaching by Label Synthesis (NIPS, 2021) 評論：https://openreview.net/forum?id=9rphbXqgmqM, Spotlight 代碼：暫未找到。
2021-11-28 13:18:09
原创 弱監督學習最新文章略讀
目錄 噪聲標籤建模 半監督學習 噪聲標籤理論解釋 數據增強策略 噪聲標籤建模 1. NIPS2021，FINE Samples for Learning with Noisy Labels 代碼：https://github.com
2021-11-20 13:18:15
原创 弱標籤問題相關論文略讀
目錄 1Transductive Propagation Network ( ICLR 2019) 2 Temporal Coherence Label Propagation (ICLR 2022, Under Review) 3 Fl
2021-11-13 13:18:18
原创 關於時序和缺失的最新論文略讀記錄
目錄 1 Transformer-based的多變量時序表示學習 (KDD 2021) 2 單變量時序的遷移學習分類模型 (ICML 2021) 3 基於異構圖神經網絡的非完整數據分類 (WWW 2021 Best paper runne
2021-10-15 13:18:17
原创 關於噪聲標籤的一點看法和見解
目錄 1 Co-teaching+ (ICML, 2019) 1.1 動機 1.2 貢獻 1.3 實驗分析 1.4 我的想法 2 MixUp (ICLR, 2018) 2.1 動機 2.2 貢獻 2.3 實驗分析 2.4 我的想法 3
2021-07-21 13:20:47
5
原创 噪聲標籤淺析
目錄 1 Co-teaching: 面向極度噪聲標籤的魯棒性深度神經網絡訓練模型 (NIPS 2018) 1.1 動機 1.2 貢獻 1.3 實驗分析 1.4 我的思考 2 MixMatch: 一種全面的半監督學習方法 (NIPS 201
2021-06-30 13:18:17
6
原创 非完整數據聚類初探
目錄 1基於模糊C均值的非完整數據聚類 (TSMC, 2001) 1.1動機 1.2貢獻 1.3實驗分析 1.4我的思考 2 基於懲罰不相似方法的缺失值聚類 (Machine Learning, 2018) 2.1 動機 2.2 貢獻 2
2021-06-10 13:18:07
原创 深度聚類算法敘談
目錄 前言 1 基於自標籤的協同聚類和表示學習(ICLR, 2020) 1.1 動機 1.2 貢獻 1.3 實驗分析 1.4 我的想法 2 無標籤的圖像分類學習 (ECCV, 2020) 2.1 動機 2.2 貢獻 2.3 實驗分析 2.
2021-05-18 13:18:09
原创 深度聚類算法淺談
目錄 1 深度嵌入聚類（ICML, 2016） 1.1 動機 1.2 貢獻 1.3 實驗分析 1.4 我的想法 2 神經協同子空間聚類（ICML, 2019） 2.1 動機 2.2 貢獻 2.3 實驗分析 2.4 我的想法 3 基於魯棒
2021-04-15 13:18:16
2