AAAI 2020論文分享 | 一種提升閱讀理解模型魯棒性的對抗訓練方法
本文對百度NLP入選AAAI 2020的機器閱讀理解領域入選論文《A Robust Adversarial Training Approach to Machine Reading Comprehension》進行詳細解讀，該論文討論了機器閱讀理解模型面臨對抗攻擊時的效果魯棒性問題。 一、研究動機 機器閱讀理解技術是自然語言處理領域的熱門方向，該技術可以使計算機具備從文本數據中獲取知識並回
相關文章
- 1. 加強模型魯棒性！博世提出元對抗訓練方法
- 2. 對抗性魯棒性與模型壓縮：ICCV2019論文解析
- 3. RoBERTa：一種魯棒地優化BERT預訓練的方法
- 4. 網絡模型的魯棒性（結合實例）與提升魯棒性的方法
- 5. AAAI 2020 閱讀論文筆記
- 6. Robust Adversarial Examples_魯棒的對抗樣本
- 7. 一文讀懂文本處理中的對抗訓練
- 8. AAAI 2020| 一文看盡騰訊優圖10篇入選論文
- 9. AAAI 2020論文分享：持續學習語義理解框架ERNIE 2.0
- 10. ICCV 2019 | 百度開發的對抗魯棒的物體檢測模型讓性飆升
- 更多相關文章...
- • RSS 閱讀器 - RSS 教程
- • C# 文本文件的讀寫 - C#教程
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
- • SpringBoot中properties文件不能自動提示解決方法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章