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Lucas Rakotoarivony
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新的无监督方法使人工智能能够从无标签数据中学习新的视觉类别
研究人员开发了一种名为 ICPL（基于置信度的伪标签的无监督增量学习）的新方法，使深度学习模型能够在计算机视觉任务中从无标签数据中学习新类别。该方法解决了现有类别增量学习方法需要完全标记数据集的局限性。ICPL 将伪标签与置信度选择相结合，应用于各种 CIL 方法，在与监督技术相比时取得了有竞争力的结果，并在最终准确率上超越了最先进的 class-iNCD 方法 5% 以上。该方法已在 CIFAR-100 和 ImageNet100 …
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新的校准方法提升语音模型的低比特量化性能
研究人员开发了一种名为进化策略校准（ESC）的新方法，以改进语音模型的量化。该技术解决了音频信号的特定挑战，音频信号通常表现出较大的校准范围，这可能导致标准方法的信息丢失。ESC将激活缩放构建为一个优化问题，使语音模型能够在INT8量化下保持性能，并在INT4量化下实现近乎无损的结果。