【机器学习】自然语言引导下的单目深度估计：泛化能力与鲁棒性的新挑战
在人工智能领域，单目深度估计一直是一个备受关注的热点问题。通过单张图片推断出场景中各点的深度信息，是计算机视觉中的一项关键任务。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，单目深度估计领域取得了显著的进步。然而，一项最新的研究为我们揭示了这一领域中尚未被充分探索的一面——自然语言作为额外指导在单目深度估计中的应用及其带来的泛化能力和鲁棒性挑战。 一、自然语言引导下的单目深度估计进展 ...
在低资源语境下,大模型如何提高自然语言处理的鲁棒性?
在低资源语境下,国内大模型提高自然语言处理的鲁棒性主要可以从以下几个方面着手: 数据增强技术: 利用合成数据、语言模型微调等方法扩充训练数据,弥补原有数据缺乏的问题。通过翻译、代码生成等技术增强数据的多样性和覆盖面。 迁移学习: 利用已有的大规模通用语言模型为基础,针对特定低资源场景进行持续微调和适应。提高模型对低资源语境下的语义理解和生成能力。 元学习: 让模型能够快速适应新的低资源场景,减少....
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