例如，ML10M benchmark 指 在ML10M这个数据集上进行实验。 baseline指的是一个基准，也叫基线，简单来说就是用来对比的一个参照对象，人们往往通过用和baseline比较性能的方式来凸 …

baseline这个概念是作为算法提升的参照物而存在的，相当于一个基础模型，可以以此为基准来比较对模型的改进是否有效。通常在一些竞赛或项目中，baseline就是指能够顺利完成数据预处 …

Apr 19, 2024 · 期刊论文，其实对实验是否是SOTA做baseline并没有那么看重。 更多的是要求你的实验具有完备性，需要做很多的对比实验，或者增加一些假设检验比如t检验，p值等等，来确 …

一、新兴架构方案 ‌ DETR (Detection Transformer) 基于Transformer的端到端检测框架，消除锚框依赖‌2024年改进版DETR3D支持三维目标检测‌ 基于Transformer的端到端检测框架，消除锚框 …

baseline复现结果还是用论文他写的结果? 模型a是开源的，然后在他的基础之上做了一些改进，效果提升，那么我在写论文对比模型结果的时候，用模型a论文里的数据结果，还是用自己在电 …

深度学习模型的对比baseline是否可以全部引用自其他论文？ 意思就是除了自己的模型是自己跑的，其他对比baseline的结果是否可以全部引用其他论文里的？ 显示全部 关注者 45 被浏览

深度学习如何选择合适的baseline？ 最近对于深度学习做实验选baseline的问题产生了疑问。 比如，提出的新模型和老模型相比，把老模型论文中的准确率直接搬过来做baseline，还是将… 显 …

Feb 26, 2019 · 当然可以！根据您提供的参考内容， baseline 在机器学习中被定义为一种“参照物”。 具体来说： 对于初学者而言，Baseline 可能简单地采用像“随机猜测”这样的基本策略。 在 …

baseline主要关注自己提出的方法，比如最原始最简单的方法出来的结果（参照物）。然后再这个基础上改进，增加各种组件，可以看出提升了多少，通过baseline我们可以知道这个方法能不 …

如何看待深度学习论文压低baseline这一现象？ 新开了一个方向，看了篇去年的CVPR，看他们还开放了源码（部分），就拿过来跑了下。 结果跑baseline就直接秒杀全部方法了，重点是他们 …