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基于多视角训练的半监督序列建模

遮挡下的人脸识别技术综述

用于图像深度重建的深度学习体系结构综述

对抗攻击对人脸识别的威胁：综述

基于软编码词典的小语种语言命名实体识别模型

论文名称：Semi-Supervised Sequence Modeling with Cross-View Training

作者：Kevin Clark / Minh-Thang Luong / Christopher D. Manning / Quoc V. Le

发表时间：2018/9/22

论文链接：//arxiv.org/abs/1809.08370v1

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1 基于监督学习的nlp任务需要大量标注数据，基于预训练的模型训练语料与具体的任务场景有较大差别，作者试图设计一种半监督学习模型来解决上述问题

2 作者以改进BI-LSTM模型为例，利用训练集中的标注数据进行监督训练。同时，对于无标注数据，作者设计了一些辅助子任务，这些任务只具备模型的一部分，如BI-LSTM中的单向LSTM输出，训练时，损失函数为子任务与监督学习主任务的KL距离，且只有与辅助任务相关的参数会被更新

3 由于子任务辅助学习的模型特点，作者自然将这种方法用于多任务的训练，对词性标注、命名实体识别、语法依存分析等任务进行联合训练时，训练效率与分数均非常好。此外，由于辅助任务仅用于表示学习，并不影响主干网络结构，因此不会对预测时间造成影响。

  遮挡下的人脸识别技术综述

论文名称：A survey of face recognition techniques under occlusion

作者：Zeng Dan /Veldhuis Raymond /Spreeuwers Luuk

发表时间：2020/6/19

论文链接：//arxiv.org/abs/2006.11366

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这篇论文是关于遮挡下的人脸识别技术的综述。

尽管人脸识别技术正在得到越来越广泛的应用，遮挡等挑战仍然使得现有的人脸识别系统的性能不能令人满意。这篇论文主要讨论的是遮挡这个挑战，包括了现有的带有遮挡的人脸数据集、遮挡人脸检测技术、遮挡鲁棒特征提取、带有遮挡的人脸识别以及基于遮挡恢复的人脸识别方法。这篇论文也讨论了未来的数据集和研究上的挑战。

这篇论文很好地目前遮挡相关的人脸识别研究工作，能够帮助读者快速了解这个领域。

论文名称：A Survey on Deep Learning Architectures for Image-based Depth Reconstruction

作者： Laga Hamid

发表时间：2019/6/14

论文链接：//arxiv.org/abs/1906.06113

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