随笔分类 -  学术paper

ICML-21 待读的 Paper
摘要：2021.6.3 ICML 2021官方发布接收论文，共有5513篇论文投稿，共有1184篇接受（包括1018篇短论文和166篇长论文），接受率21.48%。 具体list 见： ICML-21 Accepted paper list Interesting paper A statistical 阅读全文
posted @ 2021-06-05 21:44 Gelthin 阅读(1051) 评论(0) 推荐(0)
2019年12月19日记戴老师的讲座
摘要：2019年12月19日, 戴（haipeng）老师就“如何做科研”给我们带来了一场生动有趣又令人受益匪浅的讲座。 戴老师首先提到，态度决定一切，做科研的目的应该是对科研美的纯粹追求。 戴老师以两位西方的著名画家梵高和毕加索的人生经历为例：毕加索的画作在他那个时代就受到人们的高度认可和追捧，取得了极大 阅读全文
posted @ 2021-05-16 23:20 Gelthin 阅读(127) 评论(0) 推荐(0)
NIPS-20 待读的Paper
摘要：2020.10.6 NIPS-2020 1900 accepted papers (一般在 author notification 后过几天放出来） 粗略搜索了一些相关的论文 Interesting paper Self-Distillation as Instance-Specific Label 阅读全文
posted @ 2020-10-06 18:53 Gelthin 阅读(749) 评论(0) 推荐(0)
反标记相关Paper (complementary label)
摘要：Sugiyama 组理论范式文章： NIPS-17 Learning from Complementary Labels ICML-19 Complementary-Label Learning for Arbitrary Losses and Models（推荐) ICML-20 Unbiased 阅读全文
posted @ 2020-09-29 21:43 Gelthin 阅读(970) 评论(0) 推荐(0)
理论推导中常用到的一些概念
摘要：An unbiased risk estimator vs. The same minimizer 矫正后的 loss 可以导致一个无偏的（consistent）估计， \(\mathbb E_{p(x,\tilde{y})}[\ell_{correct}^1(h(x),\tilde{y})] = 阅读全文
posted @ 2020-09-20 21:24 Gelthin 阅读(1425) 评论(6) 推荐(0)
ICML-20 待读的 Paper
摘要：2020.9.12 花了一上午的时间，过了一遍 ICML-2020 Accepted Paper List, 挑出了自己想读的 Paper。 主要关注于自己的一些研究点。 Noisy Labels Beyond Synthetic Noise: Deep Learning on Controlled 阅读全文
posted @ 2020-09-11 17:38 Gelthin 阅读(1319) 评论(0) 推荐(0)
个人笔记
摘要：理解end to end 和 two-step methods 所谓的 end to end 即是 不用分为两步， 见论文 CVPR-17 Attend in groups: page2 Masking NIPS-18 page 1 阅读全文
posted @ 2020-01-16 19:32 Gelthin 阅读(96) 评论(0) 推荐(0)
机器学习中 margin loss 、hinge loss 和 ramp loss 的区别
摘要：对分类问题，设 $y\in\{ 1, 1\}$, $\mathop{sign}(f(x))$ 代表分类器， 定义 $z = yf(x)$ 为 margin 值。 一般来说， margin loss function 代表只需输入 margin 值即可输出 loss 的 function. 也即 $\ 阅读全文
posted @ 2020-01-07 19:58 Gelthin 阅读(4169) 评论(0) 推荐(0)
读 learning to reweight examples for Robust Deep learning 有感
摘要：有些文章是真的有用！ 有些算法是真的能 work！ 有些 idea 是真的有趣，并且简单但十分有效！ 做出这样的工作才是真正能令人自豪的吧！ 阅读全文
posted @ 2019-03-23 16:00 Gelthin 阅读(1118) 评论(0) 推荐(0)
阅读笔记 Vox Populi: Collecting High-Quality Labels from a Crowd
摘要：作者 Ofer Dekel H-27 有多篇关于 Crowdsourcing 中 labeler 和 Active leanring 的文章。 这篇文章主要是考虑：训练一个分类器，从而删去一部分低质量的工人。论文中假设每个example 只接受一个样例，每个工人只标记较少数量的 example 。 阅读全文
posted @ 2019-02-20 11:03 Gelthin 阅读(388) 评论(2) 推荐(0)
阅读笔记 Active learning from Crowds with unsure option
摘要：这是 Tang ke 老师的文章。一篇写得非常好的文章。这篇paper 的 idea 和 算法 都很简单，但其有着不小的贡献，主要是其提出了 ALCU 这一框架。另外，其Paper 中用到了各种小的trick 。另外，实验部分很充分，很 convincing 为这篇paper 增色不少。 个人觉得有 阅读全文
posted @ 2019-02-19 22:34 Gelthin 阅读(380) 评论(0) 推荐(0)
关于图的 Laplace 矩阵
摘要：这些天看论文用到了图的Laplace 矩阵，准备来总结一下： 1. from： A co-regularization approach to semi-supervised learning with multiple views 设一个图 \(G\) 的邻接矩阵（similarity matri 阅读全文
posted @ 2018-09-30 20:41 Gelthin 阅读(3372) 评论(2) 推荐(0)
论文Active Feature Acquisition with Supervised Matrix Completion的感想
摘要：这是 KDD18的Research Track 的一篇 paper。在pricai-18会议上亲自听到了论文的第二位作者做的报告，感觉是一篇非常好的工作。 回来后，打印了论文，并把论文的除实验外的部分通读了一遍。 这篇文章针对许多应用中会可能出现的 feature missing 问题，特征缺失通常 阅读全文
posted @ 2018-09-01 22:07 Gelthin 阅读(524) 评论(0) 推荐(0)
众包中关于DS模型及其扩展设定总结
摘要：2019-01-25 最近对众包领域的文章有了新的认识，之前写的太乱了，下面来重新整理一下。 Error Rate Bounds and Iterative Weighted Majority Voting for Crowdsourcing（Arxiv14） 这篇文章对众包中的 Dawid-Ske 阅读全文
posted @ 2018-05-01 16:57 Gelthin 阅读(1925) 评论(0) 推荐(1)