The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）

Structure-Aware Prototype Guided Trusted Multi-View Classification

具有结构意识的原型引导可信多视图分类

Haojian Huang, Jiahao Shi, Zhe Liu, Harold Haodong Chen, Han Fang, Hao Sun, Zhongjiang He

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（中国电信人工智能研究院） ； Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） ； Universiti Sains Malaysia（马来西亚理科大学） 纠错

AI总结 本文提出一种基于原型的可信多视图分类框架，通过动态对齐视图间结构提升跨视图一致性，实现高效且可靠的分类性能。

Comments 12 pages, 8 figures, 7 tables, Ongoing Work

Dual-Balancing for Multi-Task Learning

多任务学习中的双平衡

Baijiong Lin, Weisen Jiang, Feiyang Ye, Yu Zhang, Pengguang Chen, Ying-Cong Chen, Shu Liu, Ivor W. Tsang, James T. Kwok

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； HKUST(GZ) - SmartMore Joint Lab（HKUST（广州）- SmartMore联合实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Centre for Frontier AI Research, A$^*$STAR（前沿人工智能研究中心，A$^*$STAR） 纠错

AI总结 本文提出DB-MTL方法，通过损失和梯度双角度平衡提升多任务学习性能。

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