一行代码提升迁移性能 | CVPR2020 Oral - 知乎 - 知乎专栏
bnm; 核范数是矩阵 奇异值 的和，在数学上有两点结论. 核范数与f范数相互限制界限， 核范数是矩阵秩的凸近似。 所以类别预测的判别性与多样性同时指向矩阵的核范数，我们可以最大化矩 …
cuishuhao/BNM - GitHub
BNM v1: we prove in the paper that Batch Nuclear-norm Maximization (BNM) can ensure the prediction discriminability and diversity, which is an effective method under label insufficient …
CVPR 2020(Oral) | 中科院等提出BNM：标签不充分下的判别性与 …
2020年5月19日 · 该方法 Batch Nuclear-norm Maximization（BNM），可以用于三种标签不充分的情景：unsupervised domain adaptation, semi-supervised learning, unsupervised domain …
【CVPR2020 Oral】只需一行代码就可提升迁移性能 - 灰信网（软 …
所以类别预测的判别性与多样性同时指向矩阵的核范数，我们可以最大化矩阵核范数（BNM）来提升预测的性能。 我们将BNM应用到三个标签不足的场景中，半监督学习，领域适应和开放域 …
详细解读CVPR 2020 Oral: 标签不充分下的判别性与多样性约束方 …
该方法 Batch Nuclear-norm Maximization（BNM），可以用于三种标签不充分的情景：unsupervised domain adaptation, semi-supervised learning, unsupervised domain …
一行代码提升迁移性能 | CVPR 2020 - 搜狐
2020年5月5日 · 在常用的框架Pytorch与Tensorflow中，均可通过一行代码实现BNM. Pytorch: L_BNM = - torch.norm(A, 'nuc') Tensorflow: L_BNM = -tf.reduce_sum(tf.svd(A, compute_uv = …
CVPR 2020 Oral：一行代码提升迁移性能，中科院计算所研究生一作
2020年4月4日 · 中科院计算所的在读研究生崔书豪等，提出了一种新的解决方法：批量核范数最大化 （Batch Nuclear-norm Maximization，BNM）。 在典型的标签不足场景下(如半监督学习 …
一行代码提升迁移性能 | CVPR 2020 - 网易
2020年5月6日 · bnm 核范数是矩阵奇异值的和，在数学上有两点结论 核范数与f范数相互限制界限， 核范数是矩阵秩的凸近似。 所以类别预测的判别性与多样性同时指向矩阵的核范数，我们可 …
【A】一行代码提升迁移性能 | CVPR 2020 - 商业新知
2020年5月16日 · 实现 在常用的框架Pytorch与Tensorflow中，均可通过一行代码实现BNM Pytorch: L_BNM = - torch.norm(A, 'nuc') Tensorflow: L_BNM = -tf.reduce_sum(tf.svd(A, …
【CVPR2020 Oral】只需一行代码就可提升迁移性能 - CSDN博客
在常用的框架Pytorch与Tensorflow中，均可通过一行代码实现BNM. Pytorch: L_BNM = -torch.norm(A,'nuc') Tensorflow: L_BNM = -tf.reduce_sum(tf.svd(A, compute_uv=False)) 应用. …