[B! distillation][adaptation] [2ページ] arxiv_readerのブックマーク

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distillationとadaptationに関するarxiv_readerのブックマーク (25)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.08204v1
arxiv_reader 2023/09/18
arXiv

multi-task

adaptation

segmentation

representation

distillation

arXiv reaDer

RGB-D

classification
リンク
対照的なマルチタスクの高密度予測
arxiv_reader 2023/07/18
この論文は、単一のフレームワーク内で多数の複数の高密度予測タスクの同時学習と推論を実現することを目的としたマルチタスク高密度予測の問題を対象としています。設計における中心的な目的は、タスク間の相互作

dataset

arXiv

arXiv reaDer

contrastive learning

multi-task

adaptation

regularization

distillation

representation learning
リンク
オンライン継続学習における安定性と可塑性のジレンマに対する新しい洞察
arxiv_reader 2023/02/20
継続的学習の目的は、古いタスクから以前に学んだ知識を忘れることなく (つまり、安定性)、新しいタスクを継続的に学習すること (つまり、可塑性) です。データが厳密にストリーミング方式で提供されるオンラ

arXiv reaDer

distillation

adaptation

learning

pre-training

batch normalization

dataset

arXiv
リンク
LGD：オブジェクト検出のためのラベルガイド付き自己蒸留
arxiv_reader 2021/09/24
この論文では、LGD（Label-Guided self-Distillation）と呼ばれる、一般的なオブジェクト検出のための最初の自己蒸留フレームワークを提案します。以前の研究は、蒸留のための有益

pedestrian

segmentation

detection

R-CNN

dataset

arXiv reaDer

distillation

arXiv

sparse
リンク
メモリ効率の高いクラス-画像分類のための増分学習
arxiv_reader 2021/05/19
メモリリソースが制限されているため、クラス増分学習（CIL）は通常、新しく追加されたクラスの到着時に共同分類モデルを更新するときに「壊滅的な忘却」の問題に悩まされます。忘却の問題に対処するために、多く

learning

adaptation

distillation

classification

domain

arXiv

arXiv reaDer
リンク
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