Sen(Qian)’s Memo
This website is Donglin Qian (Torin Sen)’s memo, especially about machine learning papers and competitive programming.
Paper4/9
2024-08-31
2020-ICML-[APL]Normalized Loss Functions for Deep Learning with Noisy Labels
損失関数は、「対象のクラスである確率を上げる」ためのActive Lossと、「それのみならず対象以外のクラスである確率を下げる」Passive Lossがある。これらについて、一定の係数つきで組み合わせたほうがNoiseにも強くいい結果を生む。 複雑なデータセットでは、Passive Lossの比重を下げたほうがいい。
2024-08-31
2017-AAAIAI-Robust Loss Functions under Label Noise for Deep Neural Networks.
なぜ対称な損失はNoisyなラベルに強いのか。
2024-08-13
2024-CVPR-Driving Everywhere with Large Language Model Policy Adaptation
LLMから得た運転指針にPrompt Tuningをして、地域ごとに追加で守るべき交通ルールをPromptに追加して再度LLMに運転指針を提供したらうまく行く。