交叉熵损失的用途和滥用：现代深度学习中的案例研究

Elliott Gordon-Rodriguez、Gabriel Loaiza-Ganem、Geoff Pleiss、John Patrick Cunningham; “我简直不敢相信它还不够好！”在NeurIPS研讨会论文集, PMLR 137:1-10

[摘要][下载PDF][补充PDF]

使用深度生成模型进行异常值检测的进一步分析

Ziyu Wang、Bin Dai、David Wipf、Jun Zhu; “我简直不敢相信它还不够好！”在NeurIPS研讨会论文集, PMLR 137:11-20

[摘要][下载PDF][补充PDF]

为新的神经网络平滑约束辩护

Mihaela Rosca、Theophane Weber、Arthur Gretton、Shakir Mohamed; “我简直不敢相信它还不够好！”在NeurIPS研讨会论文集, PMLR 137:21-32

[摘要][下载PDF][补充PDF]

堆叠增强关系依赖网络的奇特案例

Siwen Yan、Devendra Singh Dhami、Sriraam Natarajan; “我简直不敢相信它还不够好！”在NeurIPS研讨会论文集, PMLR 137:33-42

[摘要][下载PDF]

推理归纳：贝叶斯强化学习的新框架

Emilio Jorge、Hannes Eriksson、Christos Dimitrakakis、Debabrota Basu、Divya Grover; “我简直不敢相信它还不够好！”在NeurIPS研讨会论文集, PMLR 137:43-52

[摘要][下载PDF][补充PDF]

使用深度生成模型进行概率音频源分离的问题

Maurice Frank、Maximilian Ilse; “我简直不敢相信它还不够好！”在NeurIPS研讨会论文集, PMLR 137:53-59

[摘要][下载PDF][补充PDF]

具有曲率感知梯度过滤的自适应随机优化

Ricky T. Q. Chen、Dami Choi、Lukas Balles、David Duvenaud、Philipp Hennig; “我简直不敢相信它还不够好！”在NeurIPS研讨会论文集, PMLR 137:60-69

[摘要][下载PDF][补充PDF]

对比学习中更少可能更好

Jovana Mitrovic、Brian McWilliams、Melanie Rey; “我简直不敢相信它还不够好！”在NeurIPS研讨会论文集, PMLR 137:70-75

[摘要][下载PDF]

面向行动-评论方法的决策感知模型学习：理论与实践不符时

Ângelo G. Lovatto、Thiago P. Bueno、Denis D. Mauá、Leliane N. Barros; “我简直不敢相信它还不够好！”在NeurIPS研讨会论文集, PMLR 137:76-86

[摘要][下载PDF][补充PDF]

通过可视化理解泛化

W. Ronny Huang、Zeyad Emam、Micah Goldblum、Liam Fowl、J. K. Terry、Furong Huang、Tom Goldstein; “我简直不敢相信它还不够好！”在NeurIPS研讨会论文集, PMLR 137:87-97

[摘要][下载PDF]

对用于销售预测的概率时间序列模型的令人担忧的分析

Seungjae Jung、Kyung-Min Kim、Hanock Kwak、Young-Jin Park; “我简直不敢相信它还不够好！”在NeurIPS研讨会论文集, PMLR 137:98-105

[摘要][下载PDF][补充PDF]

机器学习研究中的陷阱：重新审视开发周期

Stella Biderman、Walter J. Scheirer; “我简直不敢相信它还不够好！”在NeurIPS研讨会论文集, PMLR 137:106-117

[摘要][下载PDF]

用于文本生成的端到端可微分GAN

Sachin Kumar、Yulia Tsvetkov; “我简直不敢相信它还不够好！”在NeurIPS研讨会论文集, PMLR 137:118-128

[摘要][下载PDF]

K+1 GANs中质量和多样性的研究

Ilya Kavalerov、Wojciech Czaja、Rama Chellappa; “我简直不敢相信它还不够好！”在NeurIPS研讨会论文集, PMLR 137:129-135

[摘要][下载PDF]

图条件变分模型：对于多智能体轨迹来说过于复杂吗？

Yannick Rudolph、Ulf Brefeld、Uwe Dick; “我简直不敢相信它还不够好！”在NeurIPS研讨会论文集, PMLR 137:136-147

[摘要][下载PDF]

使用深度生成模型对表格数据进行过采样：值得付出努力吗？

Ramiro D. Camino、Radu State、Christian A. Hammerschmidt; “我简直不敢相信它还不够好！”在NeurIPS研讨会论文集, PMLR 137:148-157

[摘要][下载PDF]