データ拡張は、深層学習モデルの一般化を改善するために一般的に使用されるアプローチです。最近の研究によると、学習したデータ拡張ポリシーは、手作りのポリシーよりも優れた一般化を実現できます。ただし、これら

arxiv_reader のブックマーク 2021/07/13 12:29

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4705391787502785154/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2107.05384v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2107.05384v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2107.05384v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">マルチラベル分類のためのきめ細かい自動拡張</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/video">video</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/classification">classification</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/augmentation">augmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/gradient">gradient</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22reinforcement%20learning%22">reinforcement learning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">データ拡張は、深層学習モデルの一般化を改善するために一般的に使用されるアプローチです。最近の研究によると、学習したデータ拡張ポリシーは、手作りのポリシーよりも優れた一般化を実現できます。ただし、これら</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210713#bookmark-4705391787502785154"><span class="datetime-body">2021/07/13 12:29</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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