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Uda
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新数据集XPASS-Vis支持跨领域个性化图像美学评估
研究人员推出了XPASS-Vis，一个旨在探索跨不同视觉领域的个性化图像美学评估的新型数据集。该数据集包含来自艺术、时尚和风景类别的 6,500 多张图像，由 129 名标注者进行评分。使用无监督域自适应进行的初步实验表明，个性化美学偏好可以以中等程度的成功跨领域转移，尽管在 PIAA 特定自适应策略方面仍存在显著差距。
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新方法通过数据重排和采样解决域适应方差问题
两篇新研究论文提出了改进无监督域适应（UDA）的新方法，通过解决训练期间差异估计的高方差问题。第一篇论文“顺序很重要：通过重排数据改进域适应”介绍了ORDERED，一种优化数据采样顺序以减少估计误差的技术。第二篇论文“方差很重要：通过分层采样改进域适应”提出了VaRDASS，一种在理论上能最小化某些差异度量的方差的分层采样方法。这两种方法都旨在提高机器学习模型应用于新的、未见过的数据分布时的性能。