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näkemys - 다중 작업 학습
다양한 얼굴 속성 추정을 위한 불확실성을 활용한 다중 작업 학습
얼굴 속성 추정을 위한 다중 작업 학습의 효율적인 방법 소개
실시간 자율 주행을 위한 다중 작업 학습: 작업 적응형 주의 생성기 활용
자율 주행 시스템에서 실시간 처리의 중요성과 다중 작업 학습의 효과적인 활용
다중 작업 학습이 계산 병리학에서 약하게 지도된 생체 표지자 예측을 향상시킵니다
약하게 지도된 다중 작업 학습은 암 조직학에서 생체 표지자 예측을 향상시킵니다.
전자 건강 기록을 활용한 공동 질병 예측을 위한 자동화된 다중 작업 학습
전자 건강 기록을 활용한 공동 질병 예측을 위한 자동화된 다중 작업 학습의 효율성과 성능 향상
Transformer 기반 다중 작업 학습을 통한 이미지 캡션 및 물체 감지
이미지 캡션 및 물체 감지를 위한 Transformer 기반 다중 작업 학습의 효과적인 활용
효율적인 최소-SNR 가중 전략을 통한 확산 훈련
다중 작업 학습을 통해 확산 훈련 속의 최소-SNR 가중 전략이 빠른 수렴 속도와 우수한 성능을 제공한다.
다중 출력 신경망을 위한 변동 공간
다중 출력 신경망의 핵심 특성과 가중치 감쇠의 관계를 탐구하며, 다중 작업 학습과 네트워크 압축에 대한 새로운 통찰을 제공합니다.
고밀도 다중 작업 학습을 위한 교차 작업 주의 메커니즘: DenseMTL
본 논문에서는 다중 작업 학습(MTL)에서 작업 간의 정보 교환을 향상시키는 새로운 교차 작업 주의 메커니즘(xTAM)을 제안하고, 이를 활용하여 의미론적 분할, 깊이 추정, 표면 법선 추정과 같은 여러 컴퓨터 비전 작업에서 성능 향상을 달성했습니다.
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