wuvin
Always take risks!
Toggle navigation
wuvin
主页
实验室的搬砖生活
机器学习
公开的学术内容
公开的其他内容
About Me
归档
标签
友情链接
ZYQN
ihopenot
enigma_aw
hzwer
杨宗翰
NIPS2020 中国预讲Notes
2020-11-27 10:39:51
948
0
0
wuvin
# Casual and Learning ## Domain Adapation as a Problem of Inference on Graphical Models * 把 Domain Adapation 看成贝叶斯因果图上的点。 *  * 测试的 MNIST-M 有点弱。 ## Long-Tailed Classification by Keeping the Good and Removing the Bad Momentum Causal Effect * 以前的做法: *  * 这篇文章认为网络处理不均衡的训练数据的问题来自于训练时 Momentum 错误的叠加。 * 
上一篇:
Weight Uncertainty in Neural Networks
下一篇:
DEEP ANOMALY DETECTION WITH OUTLIER EXPOSURE
0
赞
948 人读过
新浪微博
微信
腾讯微博
QQ空间
人人网
提交评论
立即登录
, 发表评论.
没有帐号?
立即注册
0
条评论
More...
文档导航
没有帐号? 立即注册