最近、大規模な対照的な言語-画像事前トレーニング（CLIP）は、その印象的なゼロショット認識能力と下流のタスクへの優れた転送性で前例のない注目を集めています。ただし、CLIPは非常にデータを大量に消費

arxiv_reader のブックマーク 2021/10/12 16:09

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4709619969141417826/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2110.05208v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2110.05208v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2110.05208v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">監督はどこにでも存在する：データ効率の良い対照的な言語-画像の事前トレーニングパラダイム</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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</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/self-supervised">self-supervised</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/attention">attention</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/contrastive">contrastive</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/zero-shot">zero-shot</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">最近、大規模な対照的な言語-画像事前トレーニング（CLIP）は、その印象的なゼロショット認識能力と下流のタスクへの優れた転送性で前例のない注目を集めています。ただし、CLIPは非常にデータを大量に消費</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211012#bookmark-4709619969141417826"><span class="datetime-body">2021/10/12 16:09</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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