大規模なデータセットでトレーニングされた自己教師ありモデルまたは弱い教師ありモデルは、少数のショット設定で多様なデータセットへのサンプル効率の高い転送を示しています。アップストリームの事前トレーニング

arxiv_reader のブックマーク 2021/06/04 11:17

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4703580418991173538/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.01499v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.01499v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2106.01499v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">事前トレーニング済みモデルのパーソナライズ</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/weakly-supervised">weakly-supervised</a>]</li><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/pre-training">pre-training</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/few-shot">few-shot</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</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/%22representation%20learning%22">representation learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/self-supervised">self-supervised</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">大規模なデータセットでトレーニングされた自己教師ありモデルまたは弱い教師ありモデルは、少数のショット設定で多様なデータセットへのサンプル効率の高い転送を示しています。アップストリームの事前トレーニング</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210604#bookmark-4703580418991173538"><span class="datetime-body">2021/06/04 11:17</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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