限られた数のサンプルから学習することは困難です。学習したモデルは、少数のトレーニング例によって形成される偏った分布に基づいて簡単に過剰適合する可能性があるためです。この論文では、十分な例のあるクラスか

arxiv_reader のブックマーク 2021/08/17 12:01

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4707014353402168706/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2101.06395v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2101.06395v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2101.06395v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">数ショット学習のための無料ランチ：分布キャリブレーション</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/estimation">estimation</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/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</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/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/few-shot">few-shot</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">限られた数のサンプルから学習することは困難です。学習したモデルは、少数のトレーニング例によって形成される偏った分布に基づいて簡単に過剰適合する可能性があるためです。この論文では、十分な例のあるクラスか</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210817#bookmark-4707014353402168706"><span class="datetime-body">2021/08/17 12:01</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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