摘要：
论文提出二值化多任务密集预测器 Bi-MTDP，通过二值神经网络（BNNs）显著加速多任务密集预测模型，同时保持甚至提高模型性能。为了避免信息严重退化而导致二值化带来性能下降，论文引入了深度信息瓶颈层，在前向传播时强制要求下游任务表示满足高斯分布；此外，还引入知识蒸馏机制来纠正反向传播中信息流方向 阅读全文
摘要：
通过对多样化基准的严格评估，论文展示了现有特定方法在实现跨领域推理以及其偏向于数据偏差拟合方面的缺陷。从两阶段的视角重新审视视觉推理：（1）符号化和（2）基于符号或其表示的逻辑推理，发现推理阶段比符号化更擅长泛化。因此，更高效的做法是通过为不同数据领域使用分离的编码器来实现符号化，同时使用共享的推理 阅读全文