事前にトレーニングされたImageNetモデルからの微調整は、さまざまなコンピュータービジョンタスクに対して、シンプルで効果的で一般的なアプローチです。微調整の一般的な方法は、事前にトレーニングされた

arxiv_reader のブックマーク 2021/08/10 11:59

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4706689596290177154/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2108.03434v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2108.03434v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2108.03434v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">NASOA：モデルの動物園によるより高速なタスク指向のオンライン微調整に向けて</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/one-shot">one-shot</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22computer%20vision%22">computer vision</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/arXiv">arXiv</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/NAS">NAS</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">事前にトレーニングされたImageNetモデルからの微調整は、さまざまなコンピュータービジョンタスクに対して、シンプルで効果的で一般的なアプローチです。微調整の一般的な方法は、事前にトレーニングされた</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210810#bookmark-4706689596290177154"><span class="datetime-body">2021/08/10 11:59</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

このブックマークにはスターがありません。
最初のスターをつけてみよう！