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ContrastiveCAMs

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TOOL · CL_344413 · Nov 6 · 05:00

新的训练方法提高了CNN对抗上下文迁移的鲁棒性

研究人员开发了一种新的训练框架，以增强卷积神经网络在上下文迁移现象中的鲁棒性，该现象是指在不同的测试时段环境中模型性能会下降。所提出的方法使用空间特征归因来引导模型关注与对象相关的特征，而不是非因果的上下文线索。这包括一种称为ContrastiveCAMs的新型归因变体和一种改进的损失函数，即上下文正则化交叉熵（CR-CE），它抑制了上下文区域的影响。该方法在Waterbirds、Spawrious和ImageNet变体等多个数据集上…