転移学習は、小さなターゲットデータセットでディープネットワークをトレーニングするための主要なパラダイムです。モデルは通常、分類のために大規模な「アップストリーム」データセットで事前トレーニングされます

arxiv_reader のブックマーク 2022/07/11 11:39

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4722228165160113282/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2207.03807v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2207.03807v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2207.03807v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">転移学習を超えて：アクションローカリゼーションのための共同微調整</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/action">action</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/spatio-temporal">spatio-temporal</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/%22transfer%20learning%22">transfer 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/classification">classification</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/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/video">video</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">転移学習は、小さなターゲットデータセットでディープネットワークをトレーニングするための主要なパラダイムです。モデルは通常、分類のために大規模な「アップストリーム」データセットで事前トレーニングされます</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220711#bookmark-4722228165160113282"><span class="datetime-body">2022/07/11 11:39</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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