Mojtaba Faramarzi, Mohammad Amini, Akilesh Badrinaaraayanan, Vikas Verma et Sarath Chandar Anbil Parthipan
Communication écrite (2022)
Un lien externe est disponible pour ce documentDépartement: | Département de génie informatique et génie logiciel |
---|---|
URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/52626/ |
Nom de la conférence: | 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2022) |
Date(s) de la conférence: | 2022-02-22 - 2022-03-01 |
DOI: | 10.1609/aaai.v36i1.19938 |
URL officielle: | https://doi.org/10.1609/aaai.v36i1.19938 |
Date du dépôt: | 18 avr. 2023 14:58 |
Dernière modification: | 25 sept. 2024 16:43 |
Citer en APA 7: | Faramarzi, M., Amini, M., Badrinaaraayanan, A., Verma, V., & Anbil Parthipan, S. C. (février 2022). PatchUp: A Feature-Space Block-Level Regularization Technique for Convolutional Neural Networks [Communication écrite]. 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2022). https://doi.org/10.1609/aaai.v36i1.19938 |
---|---|
Statistiques
Dimensions