この論文では、視覚表現学習のための効率的な自己教師ありビジョントランスフォーマー（EsViT）を開発するための2つの手法を調査します。最初に、包括的な経験的研究を通じて、スパースな自己注意を備えた多段

arxiv_reader のブックマーク 2021/06/21 11:21

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4704369087641101858/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.09785v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.09785v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2106.09785v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">表現学習のための効率的な自己監視型ビジョントランスフォーマー</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/sparse">sparse</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/%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/%22representation%20learning%22">representation learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/transformer">transformer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/self-supervised">self-supervised</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">この論文では、視覚表現学習のための効率的な自己教師ありビジョントランスフォーマー（EsViT）を開発するための2つの手法を調査します。最初に、包括的な経験的研究を通じて、スパースな自己注意を備えた多段</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210621#bookmark-4704369087641101858"><span class="datetime-body">2021/06/21 11:21</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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