Осторожно: отбор данных с помощью концепций

arXiv: 261 0.20.21007v1 Annuales Type: New Habstratement: Data Selecting Translation support between with Wister concerning conductions, включая объекты, атрибуты, цвет, текстуру и фон. Различные стратегии распределения могут привести к возникновению различных моделей поведения на выходе, особенно в отношении концепций хвостовой породы, поддерживаемых лишь несколькими образцами. Их снятие может повредить устойчивости испытательного времени, в то время как чрезмерное упорирование образцов на границах категорий может привести к возникновению нестабильных сигналов подготовки. В рамках этой работы проводится четкое изучение этих отношений между мелкозернистыми, подложными и общей классификацией изображений, а также в ходе предварительной подготовки к мультимодальным перевозкам. В частности, мы используем малое число авто кодеров (SAE) для извлечения концептуальных активаций из отдельных изображений. В ходе отбора мы накапливаем концептуальную поддержку набора данных для каждой добавленной выборки. Применяя к этим концепциям распределения с пониженным весом уменьшающуюся прибыль и перекладывая акцент на распределительный хвост. Затем мы используем местную поддержку, чтобы найти