この作業では、サポートサンプルから直接畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の重みを生成する、数ショット学習用のトランスベースモデルであるHyperTransformerを提案します。生成された小さ

arxiv_reader のブックマーク 2022/01/13 12:35

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4713926926490768386/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2201.04182v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2201.04182v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2201.04182v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">HyperTransformer：教師ありおよび半教師ありの少数ショット学習のためのモデル生成</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/few-shot">few-shot</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/embedding">embedding</a>]</li><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/CNN">CNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/differentiable">differentiable</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/semi-supervised">semi-supervised</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">この作業では、サポートサンプルから直接畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の重みを生成する、数ショット学習用のトランスベースモデルであるHyperTransformerを提案します。生成された小さ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220113#bookmark-4713926926490768386"><span class="datetime-body">2022/01/13 12:35</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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