今日の生成モデルは忠実度の高い画像を合成できますが、各モデルは特定のターゲットドメインに特化しています。これにより、モデルマージの必要性が高まります。つまり、2 つ以上の事前トレーニング済み生成モ

arxiv_reader のブックマーク 2022/07/12 12:33

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4722276272039558754/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.03847v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.03847v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2106.03847v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">GAN カクテル: データセットにアクセスせずに GAN を混合する</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/generative">generative</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/domain">domain</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/synthesis">synthesis</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/GAN">GAN</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">今日の生成モデルは忠実度の高い画像を合成できますが、各モデルは特定のターゲット ドメインに特化しています。これにより、モデル マージの必要性が高まります。つまり、2 つ以上の事前トレーニング済み生成モ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220712#bookmark-4722276272039558754"><span class="datetime-body">2022/07/12 12:33</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

このブックマークにはスターがありません。
最初のスターをつけてみよう！