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正規化手法は、ディープニューラルネットワークのトレーニングを安定化および加速するために重要です。ただし、これらは主に独立した同一分布(IID)データ用に設計されており、実際の多くの分布外(OOD)状況
arxiv_reader のブックマーク 2021/02/05 12:25
流通シフトの下での一般化のためのCrossNormとSelfNorm[classification][domain][attention][arXiv][semi-supervised][OOD][segmentation][arXiv reaDer]正規化手法は、ディープニューラルネットワークのトレーニングを安定化および加速するために重要です。ただし、これらは主に独立した同一分布(IID)データ用に設計されており、実際の多くの分布外(OOD)状況2021/02/05 12:25
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2021/02/05
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正規化手法は、ディープニューラルネットワークのトレーニングを安定化および加速するために重要です。ただし、これらは主に独立した同一分布(IID)データ用に設計されており、実際の多くの分布外(OOD)状況
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流通シフトの下での一般化のためのCrossNormとSelfNorm
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