随机平滑被认为是针对对抗扰动的最先进的防御。但是，它大大利用了这样一个事实，即分类器将输入对象映射到类概率，而不专注于学习度量空间，在该度量空间中，通过计算距离嵌入类原型的距离来执行分类。在这项工作中，我们将随机平滑性扩展到绘制到归一化嵌入的几片学习模型。我们提供了此类模型的Lipschitz连续性的分析，并针对$ \ ell_2 $结合的扰动获得了稳健性证书，这些扰动可能在几次学习方案中很有用。我们的理论结果通过不同数据集的实验证实。

Generic Object Tracking (GOT) is the problem of tracking target objects, specified by bounding boxes in the first frame of a video. While the task has received much attention in the last decades, researchers have almost exclusively focused on the single object setting. Multi-object GOT benefits from a wider applicability, rendering it more attractive in real-world applications. We attribute the lack of research interest into this problem to the absence of suitable benchmarks. In this work, we introduce a new large-scale GOT benchmark, LaGOT, containing multiple annotated target objects per sequence. Our benchmark allows researchers to tackle key remaining challenges in GOT, aiming to increase robustness and reduce computation through joint tracking of multiple objects simultaneously. Furthermore, we propose a Transformer-based GOT tracker TaMOS capable of joint processing of multiple objects through shared computation. TaMOs achieves a 4x faster run-time in case of 10 concurrent objects compared to tracking each object independently and outperforms existing single object trackers on our new benchmark. Finally, TaMOs achieves highly competitive results on single-object GOT datasets, setting a new state-of-the-art on TrackingNet with a success rate AUC of 84.4%. Our benchmark, code, and trained models will be made publicly available.

Understanding deep learning model behavior is critical to accepting machine learning-based decision support systems in the medical community. Previous research has shown that jointly using clinical notes with electronic health record (EHR) data improved predictive performance for patient monitoring in the intensive care unit (ICU). In this work, we explore the underlying reasons for these improvements. While relying on a basic attention-based model to allow for interpretability, we first confirm that performance significantly improves over state-of-the-art EHR data models when combining EHR data and clinical notes. We then provide an analysis showing improvements arise almost exclusively from a subset of notes containing broader context on patient state rather than clinician notes. We believe such findings highlight deep learning models for EHR data to be more limited by partially-descriptive data than by modeling choice, motivating a more data-centric approach in the field.

可以提前以低虚假警报率预测不良事件的模型对于接受医学界的决策支持系统至关重要。这项具有挑战性的机器学习任务通常仍被视为简单的二进制分类，并提出了一些定制方法来利用样本之间的时间依赖性。我们提出了时间标签平滑（TLS），这是一种新颖的学习策略，可调节平滑强度，这是与感兴趣的事件接近的函数。这种正则化技术降低了在类边界上的模型置信度，在该阶级边界中，信号通常是嘈杂或不信息的，因此训练可以集中在远离该边界区域的临床信息丰富的数据点上。从理论的角度来看，我们还表明，我们的方法可以作为多屈曲预测的扩展，这是在其他早期预测工作中提出的学习启发式词。 TLS从经验上匹配或跑赢大盘，考虑了各种早期预测基准任务的竞争方法。特别是，我们的方法可显着提高与临床相关的指标的性能，例如以低弹药率以较低的事件召回。

我们研究了与给定的无向图$ g $相对应的图形模型的最大似然估计的问题。我们表明，最大似然估计（MLE）是几个帐篷函数的指数的乘积，每个最大集团的$ g $。虽然图形模型中的一组对数符号密度是无限维度的，但我们的结果表明，可以通过求解有限维凸优化问题来找到MLE。我们提供实施和一些示例。此外，我们证明MLE存在并且具有概率为1，只要样品数量大于$ g $ chordal时最大的$ g $集团的大小。我们证明，当图$ g $是集团的不交联时，MLE是一致的。最后，我们讨论了$ g $的图形模型中的对数 - 串联密度在$ g $中具有对数符号分解的条件。

最近应用于从密集护理单位收集的时间序列的机器学习方法的成功暴露了缺乏标准化的机器学习基准，用于开发和比较这些方法。虽然原始数据集（例如MIMIC-IV或EICU）可以在物理体上自由访问，但是选择任务和预处理的选择通常是针对每个出版物的ad-hoc，限制出版物的可比性。在这项工作中，我们的目标是通过提供覆盖大型ICU相关任务的基准来改善这种情况。使用HirID数据集，我们定义与临床医生合作开发的多个临床相关任务。此外，我们提供可重复的端到端管道，以构建数据和标签。最后，我们提供了对当前最先进的序列建模方法的深入分析，突出了这种类型数据的深度学习方法的一些限制。通过这款基准，我们希望为研究界提供合理比较的可能性。

转移学习可以在源任务上重新使用知识来帮助学习目标任务。一种简单的转移学习形式在当前的最先进的计算机视觉模型中是常见的，即预先训练ILSVRC数据集上的图像分类模型，然后在任何目标任务上进行微调。然而，先前对转移学习的系统研究已经有限，并且预计工作的情况并不完全明白。在本文中，我们对跨越不同的图像域进行了广泛的转移学习实验探索（消费者照片，自主驾驶，空中图像，水下，室内场景，合成，特写镜头）和任务类型（语义分割，物体检测，深度估计，关键点检测）。重要的是，这些都是与现代计算机视觉应用相关的复杂的结构化的输出任务类型。总共执行超过2000年的转移学习实验，包括许多来源和目标来自不同的图像域，任务类型或两者。我们系统地分析了这些实验，了解图像域，任务类型和数据集大小对传输学习性能的影响。我们的研究导致了几个见解和具体建议：（1）对于大多数任务，存在一个显着优于ILSVRC'12预培训的来源; （2）图像领域是实现阳性转移的最重要因素; （3）源数据集应该\ \ emph {include}目标数据集的图像域以获得最佳结果; （4）与此同时，当源任务的图像域比目标的图像域时，我们只观察小的负面影响; （5）跨任务类型的转移可能是有益的，但其成功严重依赖于源和目标任务类型。