限られたデータを使用して一般化された経験的に効果的なモデルを学習することは、ディープニューラルネットワークにとって困難な作業です。この論文では、小規模なデータセットでモデルをトレーニングするときに、タ

arxiv_reader のブックマーク 2022/07/12 12:16

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4722275735168412162/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2102.10955v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2102.10955v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2102.10955v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">タスクに関係のないラベルから精製された特徴表現を学習する</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/dataset">dataset</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/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">限られたデータを使用して一般化された経験的に効果的なモデルを学習することは、ディープニューラルネットワークにとって困難な作業です。この論文では、小規模なデータセットでモデルをトレーニングするときに、タ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220712#bookmark-4722275735168412162"><span class="datetime-body">2022/07/12 12:16</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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