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Paper 研习社每日精选论文推荐+最新娱乐资讯1230
基于深度度量学习的可扩展细粒度生成图像分类
作者：Xuan Xinsheng /Peng Bo /Wang Wei /Dong Jing
发表时间：2019/12/10
论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/7899
推荐理由：随着生成图像技术的飞速发展，现有的检测方法难以应对新型图像。该研究提出了一种基于深度度量学习的多类别框架，旨在更好地分类生成图像，并且通过微调提高了模型对新型数据的检测性能。
合并弱监督和主动监督以进行语析
作者：Ni Ansong /Yin Pengcheng /Neubig Graham
发表时间：2019/11/29
论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/7900
推荐理由：该研究探讨了如何结合弱监督和主动学习来改进语析器性能。实验结果显示，在两个不同数据集上的评估中，该方法可以显著提升解析器在弱监督环境下的表现。
检测GAN产生的错误
作者：Zhu Xiru /Che Fengdi /Yang Tianzi /Yu Tzuyang /Meger David /Dudek Gregory
发表时间：2019/12/2
论文链接：https://paper.yanxishe.com/review/7901
推荐理由：“Detecting GAN generated errors” 提出了一个新的方法来评估单个生成样本质量，特别是当存在局部错误时。这项工作为更好地理解GAN以及从GAN模型中选择最佳样本提供了重要见解。
十亿种方式抓取采样方案评估
作者: Eppner Clemens, Mousavian Arsalan, Fox Dieter
发表日期: 2019年12月11日
论文链接: https://paper.yanxishe.com/review/7902
推荐理由: 本文回顾并比较不同的抓取抽样策略，并使用物理模拟进行评估。它展示了现有采样方案中的偏差，并揭示了一些流行策略没有涵盖所有可能的情况，这对于构建高效抓取算法至关重要。
