Buchumschlag

Joint-Task Regularization for Partially Labeled Multi-Task Learning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Nishi, Kento, Kim, Junsik, Li, Wanhua, Pfister, Hanspeter
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition Artificial Intelligence Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Tree of Attributes Prompt Learning for Vision-Language Models
von: Ding, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MoRA: LoRA Guided Multi-Modal Disease Diagnosis with Missing Modality
von: Shi, Zhiyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Task Prototype-Based Knowledge Retrieval for Multi-Task Learning from Partially Annotated Data
von: Oh, Youngmin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

When Multi-Task Learning Meets Partial Supervision: A Computer Vision Review
von: Fontana, Maxime, et al.
Veröffentlicht: (2023)

DualEdit: Dual Editing for Knowledge Updating in Vision-Language Models
von: Shi, Zhiyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multimodal Learning for Embryo Viability Prediction in Clinical IVF
von: Kim, Junsik, et al.
Veröffentlicht: (2024)

StableMTL: Repurposing Latent Diffusion Models for Multi-Task Learning from Partially Annotated Synthetic Datasets
von: Cao, Anh-Quan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Are Deep Learning Models Robust to Partial Object Occlusion in Visual Recognition Tasks?
von: Kassaw, Kaleb, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Affordance-Aware Object Insertion via Mask-Aware Dual Diffusion
von: He, Jixuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Examining Common Paradigms in Multi-Task Learning
von: Elich, Cathrin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Simplifying Multi-Task Architectures Through Task-Specific Normalization
von: Suteu, Mihai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Data Stream Sampling with Fuzzy Task Boundaries and Noisy Labels
von: Chen, Yu-Hsi
Veröffentlicht: (2024)

Understanding and Mitigating the Label Noise in Pre-training on Downstream Tasks
von: Chen, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

CTRL-GS: Cascaded Temporal Residue Learning for 4D Gaussian Splatting
von: Hou, Karly, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Unified Modeling in Federated Multi-Task Learning via Subspace Decoupling
von: Wei, Yipan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Analytical Uncertainty-Based Loss Weighting in Multi-Task Learning
von: Kirchdorfer, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Representation Surgery for Multi-Task Model Merging
von: Yang, Enneng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Task Learning with Multi-Annotation Triplet Loss for Improved Object Detection
von: Zhou, Meilun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Label-Free Cross-Task LoRA Merging with Null-Space Compression
von: Lee, Wonyoung, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Adaptive Shared Experts with LoRA-Based Mixture of Experts for Multi-Task Learning
von: Yang, Minghao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MMEarth: Exploring Multi-Modal Pretext Tasks For Geospatial Representation Learning
von: Nedungadi, Vishal, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Task Learning with Additive U-Net for Image Denoising and Classification
von: Lakkavalli, Vikram, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DMTG: One-Shot Differentiable Multi-Task Grouping
von: Gao, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RobuMTL: Enhancing Multi-Task Learning Robustness Against Weather Conditions
von: Shaffee, Tasneem, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Label Dropout: Improved Deep Learning Echocardiography Segmentation Using Multiple Datasets With Domain Shift and Partial Labelling
von: Islam, Iman, et al.
Veröffentlicht: (2024)

$R^2$-Tuning: Efficient Image-to-Video Transfer Learning for Video Temporal Grounding
von: Liu, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MTLoRA: A Low-Rank Adaptation Approach for Efficient Multi-Task Learning
von: Agiza, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Proactive Gradient Conflict Mitigation in Multi-Task Learning: A Sparse Training Perspective
von: Zhang, Zhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LEARN: A Unified Framework for Multi-Task Domain Adapt Few-Shot Learning
von: Ravichandran, Bharadwaj, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving Multi-Label Contrastive Learning by Leveraging Label Distribution
von: Chen, Ning, et al.
Veröffentlicht: (2025)

StruMPL: Multi-task Dense Regression under Disjoint Partial Supervision and MNAR Labels
von: Asiyabi, Reza M., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Diffusion-Based Offline RL for Improved Decision-Making in Augmented ARC Task
von: Kim, Yunho, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Transferability-Guided Cross-Domain Cross-Task Transfer Learning
von: Tan, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Cataract-LMM Large-Scale Multi-Source Multi-Task Benchmark for Deep Learning in Surgical Video Analysis
von: Ahmadi, Mohammad Javad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Score-Regularized Joint Sampling with Importance Weights for Flow Matching
von: Liu, Xinshuang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dynamic Integration of Task-Specific Adapters for Class Incremental Learning
von: Li, Jiashuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SurgeryV2: Bridging the Gap Between Model Merging and Multi-Task Learning with Deep Representation Surgery
von: Yang, Enneng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On-Demand Multi-Task Sparsity for Efficient Large-Model Deployment on Edge Devices
von: Huang, Lianming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Anomaly Multi-classification in Industrial Scenarios: Transferring Few-shot Learning to a New Task
von: Liu, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Uni-Med: A Unified Medical Generalist Foundation Model For Multi-Task Learning Via Connector-MoE
von: Zhu, Xun, et al.
Veröffentlicht: (2024)