Squeeze-and-Remember Block
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Cakaj, Rinor, Mehnert, Jens, Yang, Bin |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
CNN Mixture-of-Depths
di: Cakaj, Rinor, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cakaj, Rinor, et al.
Pubblicazione: (2024)
Spectral Wavelet Dropout: Regularization in the Wavelet Domain
di: Cakaj, Rinor, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cakaj, Rinor, et al.
Pubblicazione: (2024)
From Label Error Detection to Correction: A Modular Framework and Benchmark for Object Detection Datasets
di: Penquitt, Sarina, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Penquitt, Sarina, et al.
Pubblicazione: (2025)
Data-Free Dynamic Compression of CNNs for Tractable Efficiency
di: Meiner, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Meiner, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2023)
PROM: Prioritize Reduction of Multiplications Over Lower Bit-Widths for Efficient CNNs
di: Meiner, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Meiner, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Variance-Based Pruning for Accelerating and Compressing Trained Networks
di: Berisha, Uranik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Berisha, Uranik, et al.
Pubblicazione: (2025)
Remembering Transformer for Continual Learning
di: Sun, Yuwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Yuwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Achieving 3D Attention via Triplet Squeeze and Excitation Block
di: Alhazmi, Maan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Alhazmi, Maan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Squeezed Diffusion Models
di: Singh, Jyotirmai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Singh, Jyotirmai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Look, Remember and Reason: Grounded reasoning in videos with language models
di: Bhattacharyya, Apratim, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Bhattacharyya, Apratim, et al.
Pubblicazione: (2023)
How to Squeeze An Explanation Out of Your Model
di: Roxo, Tiago, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Roxo, Tiago, et al.
Pubblicazione: (2024)
Remembering by Reconstructing: Domain Incremental Learning With Test-Time Training on Video Streams
di: Swinnen, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Swinnen, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Attend Locally, Remember Linearly: Linear Attention as Cross-Frame Memory for Autoregressive Video Diffusion
di: Li, Kunyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Kunyang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Block Flow: Learning Straight Flow on Data Blocks
di: Wang, Zibin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Zibin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning New Concepts, Remembering the Old: Continual Learning for Multimodal Concept Bottleneck Models
di: Lai, Songning, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lai, Songning, et al.
Pubblicazione: (2024)
Squeeze3D: Your 3D Generation Model is Secretly an Extreme Neural Compressor
di: Dagli, Rishit, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dagli, Rishit, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient Data Driven Mixture-of-Expert Extraction from Trained Networks
di: Berisha, Uranik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Berisha, Uranik, et al.
Pubblicazione: (2025)
Block Selective Reprogramming for On-device Training of Vision Transformers
di: Sarkar, Sreetama, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sarkar, Sreetama, et al.
Pubblicazione: (2024)
Avoiding Generative Model Writer's Block With Embedding Nudging
di: Zand, Ali, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zand, Ali, et al.
Pubblicazione: (2024)
MABViT -- Modified Attention Block Enhances Vision Transformers
di: Ramesh, Mahesh, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ramesh, Mahesh, et al.
Pubblicazione: (2023)
Block Graph Neural Networks for tumor heterogeneity prediction
di: Njifon, Marianne Abémgnigni, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Njifon, Marianne Abémgnigni, et al.
Pubblicazione: (2025)
GMM-COMET: Continual Source-Free Universal Domain Adaptation via a Mean Teacher and Gaussian Mixture Model-Based Pseudo-Labeling
di: Schlachter, Pascal, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Schlachter, Pascal, et al.
Pubblicazione: (2026)
Memory Efficient Neural Processes via Constant Memory Attention Block
di: Feng, Leo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Feng, Leo, et al.
Pubblicazione: (2023)
How LoRA Remembers? A Parametric Memory Law for LLM Finetuning
di: Xu, Ziwen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xu, Ziwen, et al.
Pubblicazione: (2026)
Building Blocks for Robust and Effective Semi-Supervised Real-World Object Detection
di: Sbeyti, Moussa Kassem, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sbeyti, Moussa Kassem, et al.
Pubblicazione: (2025)
Poly-MgNet: Polynomial Building Blocks in Multigrid-Inspired ResNets
di: van Betteray, Antonia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: van Betteray, Antonia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Analysis of Pseudo-Labeling for Online Source-Free Universal Domain Adaptation
di: Schlachter, Pascal, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Schlachter, Pascal, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reconstruction vs. Generation: Taming Optimization Dilemma in Latent Diffusion Models
di: Yao, Jingfeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yao, Jingfeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Decoupling Dark Knowledge via Block-wise Logit Distillation for Feature-level Alignment
di: Yu, Chengting, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Chengting, et al.
Pubblicazione: (2024)
RISSOLE: Parameter-efficient Diffusion Models via Block-wise Generation and Retrieval-Guidance
di: Mukherjee, Avideep, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mukherjee, Avideep, et al.
Pubblicazione: (2024)
EvalBlocks: A Modular Pipeline for Rapidly Evaluating Foundation Models in Medical Imaging
di: Tagscherer, Jan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tagscherer, Jan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Models as Lego Builders: Assembling Malice from Benign Blocks via Semantic Blueprints
di: Li, Chenxi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Chenxi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Replay to Remember (R2R): An Efficient Uncertainty-driven Unsupervised Continual Learning Framework Using Generative Replay
di: Mandalika, Sriram, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mandalika, Sriram, et al.
Pubblicazione: (2025)
Squeeze, Recover and Relabel: Dataset Condensation at ImageNet Scale From A New Perspective
di: Yin, Zeyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yin, Zeyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Separate, Dynamic and Differentiable (SMART) Pruner for Block/Output Channel Pruning on Computer Vision Tasks
di: Ding, Guanhua, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ding, Guanhua, et al.
Pubblicazione: (2024)
Squeeze Out Tokens from Sample for Finer-Grained Data Governance
di: Lin, Weixiong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Weixiong, et al.
Pubblicazione: (2025)
DiffMM: Efficient Method for Accurate Noisy and Sparse Trajectory Map Matching via One Step Diffusion
di: Han, Chenxu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Han, Chenxu, et al.
Pubblicazione: (2026)
One-Shot Heterogeneous Federated Learning with Local Model-Guided Diffusion Models
di: Yang, Mingzhao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yang, Mingzhao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Federated Adaptive Prompt Tuning for Multi-Domain Collaborative Learning
di: Su, Shangchao, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Su, Shangchao, et al.
Pubblicazione: (2022)
Guiding Diffusion-Based Articulated Object Generation by Partial Point Cloud Alignment and Physical Plausibility Constraints
di: Kreber, Jens U., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kreber, Jens U., et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
CNN Mixture-of-Depths
di: Cakaj, Rinor, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Spectral Wavelet Dropout: Regularization in the Wavelet Domain
di: Cakaj, Rinor, et al.
Pubblicazione: (2024) -
From Label Error Detection to Correction: A Modular Framework and Benchmark for Object Detection Datasets
di: Penquitt, Sarina, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Data-Free Dynamic Compression of CNNs for Tractable Efficiency
di: Meiner, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2023) -
PROM: Prioritize Reduction of Multiplications Over Lower Bit-Widths for Efficient CNNs
di: Meiner, Lukas, et al.
Pubblicazione: (2025)