arXiv · ML· Chunming He, Dingming Zhang, Fengyang Xiao, Zhiwen Cao, Sina Farsiu·· 17 小时前AI 评分23
PaceShift：面向密集预测的监督自适应课程与受控反课程学习方法
Supervision-Adaptive Curriculum and Guarded Anti-Curriculum Learning for Dense Prediction
AI 导读
PaceShift 提出“先稳定后挑战”范式，结合监督自适应课程选择与受控频谱后训练，在密集预测任务中提升精度。 该方法第一阶段基于监督可靠性评估样本权重，第二阶段通过多频谱视图排名优化预测；支持全监督、弱监督等多种监督形式，且推理时不增加计算量。
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