ドメインの一般化は、機械学習モデルをトレーニングして、さまざまな見えないドメイン間で堅牢に実行することを目的としています。最近のいくつかの方法では、複数のデータセットを使用してモデルをトレーニングし、

arxiv_reader のブックマーク 2020/11/26 12:25

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4694769337188765570/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2011.12672v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2011.12672v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2011.12672v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ディープドメイン一般化のためのバッチ正規化埋め込み</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22batch%20normalization%22">batch normalization</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/domain">domain</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/embedding">embedding</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ドメインの一般化は、機械学習モデルをトレーニングして、さまざまな見えないドメイン間で堅牢に実行することを目的としています。最近のいくつかの方法では、複数のデータセットを使用してモデルをトレーニングし、</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20201126#bookmark-4694769337188765570"><span class="datetime-body">2020/11/26 12:25</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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