転移学習（TL）は、以前に取得した知識を活用して新しいタスクを効率的に学習し、限られた量のデータで深層学習（DL）モデルをトレーニングするために使用されています。 TLがDLに適用されると、事前にトレ

arxiv_reader のブックマーク 2021/11/23 13:10

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4711562399179199394/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.10937v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.10937v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2111.10937v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">アダプティブトランスファーラーニング：シンプルだが効果的なトランスファーラーニング</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/%22transfer%20learning%22">transfer learning</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/domain">domain</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">転移学習（TL）は、以前に取得した知識を活用して新しいタスクを効率的に学習し、限られた量のデータで深層学習（DL）モデルをトレーニングするために使用されています。 TLがDLに適用されると、事前にトレ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211123#bookmark-4711562399179199394"><span class="datetime-body">2021/11/23 13:10</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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