一行代码提升迁移性能 | CVPR2020 Oral - 知乎 - 知乎专栏
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。 比如上图中，如果使用熵最小化（EntMin）和BNM来优化，当熵相同的时 …
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 …
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 …
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 …
BNM项目使用教程 - CSDN博客
2024年10月10日 · BNM（Batch Nuclear-norm Maximization）是一个用于在标签不足情况下提高预测判别性和多样性的开源项目。 该项目在CVPR 2020上被选为口头报告，并进一步 …
推荐开源项目：Batch Nuclear-norm Maximization（BNM）
2024年6月8日 · 为此，我们向您推荐一个令人瞩目的开源项目——BNM，它是一种在标签不足情况下确保预测结果既有判别性又有多样性的方法。 该项目由CUI等人在CVPR2020大会上作 …
Bank Negara Malaysia
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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 …
(CVPR 2020) BNM - SHUHAN'S NOTE
2022年6月6日 · 为了训练网络，我们同时优化分类损失和$BNM$损失，即$\mathcal L_{cls}$和$\mathcal L_{bnm}$可以同时优化，并与参数λ结合如下: 通过加强多样性，$BNM$的可能是牺 …
【A】一行代码提升迁移性能 | CVPR 2020 - 商业新知
2020年5月16日 · 这就是我们出的新方法： 批量核范数最大化（Batch Nuclear-norm Maximization）。 开源地址：https://github.com/cuishuhao/BNM. 在发表在CVPR 2020 上的 …