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搜索结果: 1-2 共查到计算机科学技术基础学科 元学习相关记录2条 . 查询时间(0.203 秒)
双目深度估计的在线适应是一个有挑战性的问题,其要求模型能够在不断变化的目标场景中在线连续地自我调整并适应于当前环境.为处理该问题,提出一种新的在线元学习适应算法(Online meta-learning model with adaptation,OMLA),其贡献主要体现在两方面:首先引入在线特征对齐方法处理目标域和源域特征的分布偏差,以减少数据域转移的影响;然后利用在线元学习方法调整特征对齐过...
随着机器学习解决实际问题的日益复杂化,元学习近期受到越来越多的关注,已成为人工智能领域最热门的研究方向之一。近日,在国际人工智能顶级会议AAAI 2021上,清华大学计算机系朱文武教授团队取得AAAI 2021国际深度元学习挑战赛(MetaDL Challenge)冠军。该团队在最终阶段的隐藏测试数据集上取得了40.4%的准确率,以高于第二名13%性能的领先强势摘得桂冠。

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