合成から実際への転送学習は、合成で生成されたデータセットを使用してモデルを事前トレーニングし、実際のビジョンタスクでのパフォーマンスを向上させるフレームワークです。合成画像を使用することの最も重要な利

arxiv_reader のブックマーク 2021/10/12 10:01

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4709608084960121506/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2108.11018v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2108.11018v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2108.11018v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">合成から実際への転送のスケーリング法則：事前トレーニングはどの程度効果的ですか？</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/synthesis">synthesis</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/%22transfer%20learning%22">transfer learning</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/human">human</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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/domain">domain</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">合成から実際への転送学習は、合成で生成されたデータセットを使用してモデルを事前トレーニングし、実際のビジョンタスクでのパフォーマンスを向上させるフレームワークです。合成画像を使用することの最も重要な利</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211012#bookmark-4709608084960121506"><span class="datetime-body">2021/10/12 10:01</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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