画像レベルの対照表現学習は、転移学習の一般的なモデルとして非常に効果的であることが証明されています。ただし、このような転移学習の一般性は、特定の下流のタスクに関心がある場合、特異性を犠牲にします。これ

arxiv_reader のブックマーク 2021/10/26 12:39

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4710262599114721730/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.02637v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.02637v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2106.02637v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">オブジェクトレベルの対照学習による検出のための事前トレーニングの調整</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22representation%20learning%22">representation learning</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/arXiv">arXiv</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/%22transfer%20learning%22">transfer learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22contrastive%20learning%22">contrastive learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/R-CNN">R-CNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">画像レベルの対照表現学習は、転移学習の一般的なモデルとして非常に効果的であることが証明されています。ただし、このような転移学習の一般性は、特定の下流のタスクに関心がある場合、特異性を犠牲にします。これ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211026#bookmark-4710262599114721730"><span class="datetime-body">2021/10/26 12:39</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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