教師あり学習は、難しい学習タスクを処理するために重要な大きな表現空間を学習できます。ただし、モデルの設計により、従来の画像分類アプローチでは、小さなデータセットを処理するときに、新しい問題や新しい状況

arxiv_reader のブックマーク 2021/11/10 12:30

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4710958085661113602/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.04845v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.04845v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2111.04845v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ハイブリッドBYOL-ViT：小さなデータセットを処理するための効率的なアプローチ</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/transformer">transformer</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/self-supervised">self-supervised</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/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/augmentation">augmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">教師あり学習は、難しい学習タスクを処理するために重要な大きな表現空間を学習できます。ただし、モデルの設計により、従来の画像分類アプローチでは、小さなデータセットを処理するときに、新しい問題や新しい状況</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211110#bookmark-4710958085661113602"><span class="datetime-body">2021/11/10 12:30</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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