神经网络的一种众所周知的故障模式对应于高置信度错误的预测，尤其是对于训练分布有所不同的数据。这种不安全的行为限制了其适用性。为此，我们表明可以通过在其内部表示中添加约束来定义提供准确置信度的模型。也就是说，我们将类标签编码为固定的唯一二进制向量或类代码，并使用这些标签来在整个模型中强制执行依赖类的激活模式。结果预测因子被称为总激活分类器（TAC），而TAC用作基础分类器的附加组件，以指示预测的可靠性。给定数据实例，TAC切片中间表示分为不相交集，并将此类切片减少到标量中，从而产生激活曲线。在培训期间，将激活轮廓推向分配给给定培训实例的代码。在测试时，可以预测与最匹配示例激活曲线的代码相对应的类。从经验上讲，我们观察到激活模式及其相应代码之间的相似之处导致一种廉价的无监督方法来诱导歧视性置信度得分。也就是说，我们表明TAC至少与从现有模型中提取的最新置信度得分一样好，同时严格改善了模型在拒绝设置上的价值。还观察到TAC在多种类型的架构和数据模式上都很好地工作。

在本文中，我们探讨了基于GAN的少量数据增强用作改善少量分类性能的方法。我们对如何对这样的任务进行微调（其中一项是以课堂开采方式）进行微调的探索，以及对这些模型如何在改善几次分类的情况下进行严格的经验研究。我们确定了与纯粹有监督的制度训练此类生成模型的困难有关的问题，几乎没有例子，以及有关现有作品的评估协议的问题。我们还发现，在这种制度中，分类精度对数据集的类别随机分配方式高度敏感。因此，我们提出了一种半监督的微调方法，作为解决这些问题的更务实的方向。

我们介绍了神经点光场，它用稀疏点云上的轻场隐含地表示场景。结合可分辨率的体积渲染与学习的隐式密度表示使得可以合成用于小型场景的新颖视图的照片现实图像。作为神经体积渲染方法需要潜在的功能场景表示的浓密采样，在沿着射线穿过体积的数百个样本，它们从根本上限制在具有投影到数百个训练视图的相同对象的小场景。向神经隐式光线推广稀疏点云允许我们有效地表示每个光线的单个隐式采样操作。这些点光场作为光线方向和局部点特征邻域的函数，允许我们在没有密集的物体覆盖和视差的情况下插入光场条件训练图像。我们评估大型驾驶场景的新型视图综合的提出方法，在那里我们综合了现实的看法，即现有的隐式方法未能代表。我们验证了神经点光场可以通过显式建模场景来实现沿着先前轨迹的视频来预测沿着看不见的轨迹的视频。

我们调查随机镜面下降（SMD）的趋同相对光滑和平滑凸优化。在相对平滑的凸优化中，我们为SMD提供了新的收敛保证，并持续步骤。对于平滑的凸优化，我们提出了一种新的自适应步骤方案 - 镜子随机Polyak Spectize（MSP）。值得注意的是，我们的收敛导致两个设置都不会使有界渐变假设或有界方差假设，并且我们向邻域显示在插值下消失的邻居的融合。MSP概括了最近提出的随机Polyak Spectize（SPS）（Loizou等，2021）以镜子血液镜子，并且在继承镜子血清的好处的同时，现代机器学习应用仍然是实用和高效的。我们将我们的结果与各种监督的学习任务和SMD的不同实例相结合，展示了MSP的有效性。

标记数据通常昂贵且耗时，特别是对于诸如对象检测和实例分割之类的任务，这需要对图像的密集标签进行密集的标签。虽然几张拍摄对象检测是关于培训小说中的模型（看不见的）对象类具有很少的数据，但它仍然需要在许多标记的基础（见）类的课程上进行训练。另一方面，自我监督的方法旨在从未标记数据学习的学习表示，该数据转移到诸如物体检测的下游任务。结合几次射击和自我监督的物体检测是一个有前途的研究方向。在本调查中，我们审查并表征了几次射击和自我监督对象检测的最新方法。然后，我们给我们的主要外卖，并讨论未来的研究方向。https://gabrielhuang.github.io/fsod-survey/的项目页面

鉴于部署更可靠的机器学习系统的重要性，研究界内的机器学习模型的解释性得到了相当大的关注。在计算机视觉应用中，生成反事实方法表示如何扰乱模型的输入来改变其预测，提供有关模型决策的详细信息。目前的方法倾向于产生关于模型决策的琐碎的反事实，因为它们通常建议夸大或消除所分类的属性的存在。对于机器学习从业者，这些类型的反事件提供了很少的价值，因为它们没有提供有关不期望的模型或数据偏差的新信息。在这项工作中，我们确定了琐碎的反事实生成问题，我们建议潜水以缓解它。潜水在使用多样性强制损失限制的解除印章潜在空间中学习扰动，以发现关于模型预测的多个有价值的解释。此外，我们介绍一种机制，以防止模型产生微不足道的解释。 Celeba和Synbols的实验表明，与先前的最先进的方法相比，我们的模型提高了生产高质量有价值解释的成功率。代码可在https://github.com/elementai/beyond- trial-explanations获得。

Understanding the facial expressions of our interlocutor is important to enrich the communication and to give it a depth that goes beyond the explicitly expressed. In fact, studying one's facial expression gives insight into their hidden emotion state. However, even as humans, and despite our empathy and familiarity with the human emotional experience, we are only able to guess what the other might be feeling. In the fields of artificial intelligence and computer vision, Facial Emotion Recognition (FER) is a topic that is still in full growth mostly with the advancement of deep learning approaches and the improvement of data collection. The main purpose of this paper is to compare the performance of three state-of-the-art networks, each having their own approach to improve on FER tasks, on three FER datasets. The first and second sections respectively describe the three datasets and the three studied network architectures designed for an FER task. The experimental protocol, the results and their interpretation are outlined in the remaining sections.

To analyze this characteristic of vulnerability, we developed an automated deep learning method for detecting microvessels in intravascular optical coherence tomography (IVOCT) images. A total of 8,403 IVOCT image frames from 85 lesions and 37 normal segments were analyzed. Manual annotation was done using a dedicated software (OCTOPUS) previously developed by our group. Data augmentation in the polar (r,{\theta}) domain was applied to raw IVOCT images to ensure that microvessels appear at all possible angles. Pre-processing methods included guidewire/shadow detection, lumen segmentation, pixel shifting, and noise reduction. DeepLab v3+ was used to segment microvessel candidates. A bounding box on each candidate was classified as either microvessel or non-microvessel using a shallow convolutional neural network. For better classification, we used data augmentation (i.e., angle rotation) on bounding boxes with a microvessel during network training. Data augmentation and pre-processing steps improved microvessel segmentation performance significantly, yielding a method with Dice of 0.71+/-0.10 and pixel-wise sensitivity/specificity of 87.7+/-6.6%/99.8+/-0.1%. The network for classifying microvessels from candidates performed exceptionally well, with sensitivity of 99.5+/-0.3%, specificity of 98.8+/-1.0%, and accuracy of 99.1+/-0.5%. The classification step eliminated the majority of residual false positives, and the Dice coefficient increased from 0.71 to 0.73. In addition, our method produced 698 image frames with microvessels present, compared to 730 from manual analysis, representing a 4.4% difference. When compared to the manual method, the automated method improved microvessel continuity, implying improved segmentation performance. The method will be useful for research purposes as well as potential future treatment planning.

在本文中，我们解决了诱导的半监督学习问题，旨在获取样本数据的标签预测。所提出的方法称为最优传输诱导（OTI），有效地将最佳的传输基于传输的转换算法（OTP）扩展到二进制和多级设置的归纳任务。在多个数据集上进行一系列实验，以便将所提出的方法与最先进的方法进行比较。实验证明了我们方法的有效性。我们将我们的代码公开使用（代码可供选择：https://github.com/mouradelhamri/oti）。

在本文中，我们提出了一种对无监督域适应的新方法，与最佳运输，学习概率措施和无监督学习的概念相关。所提出的方法Hot-DA基于最佳运输的分层制定，其利用了由地面度量捕获的几何信息，源和目标域中的结构信息更丰富的结构信息。通过根据其类标签将样本分组到结构中，本质地形成标记的源域中的附加信息。在探索未标记的目标域中的隐藏结构的同时，通过Wassersein BaryCenter的学习概率措施的问题，我们证明是等同于光谱聚类。具有可控复杂性的玩具数据集的实验和两个具有挑战性的视觉适应数据集显示了所提出的方法的优越性。