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实体 Cardinality-Aware Retained-View Entropy

Cardinality-Aware Retained-View Entropy

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  1. TOOL · CL_152057 ·

    探索零样本 CT 视觉语言模型的测试时适应

    研究人员调查了测试时适应（TTA）对于零样本 3D CT 视觉语言模型（VLMs）的有效性。他们的分析表明，TTA 的效用是有条件的，需要体积输入保持编码器深度结构，并且基础表示能够迁移到目标队列。他们引入了 CARVE（基数感知保留视图熵），一种专为此特定场景设计的新型 TTA 方法，该方法通过内存高效的多视图适应过程来估计标签基数并保留共现异常。