ディープニューラルネットワークは、さまざまなタスクで人間よりも優れたパフォーマンスを実現できますが、大量のデータとコンピューティングリソースを必要とすることで有名であり、そのようなリソースが利用可能な

arxiv_reader のブックマーク 2022/07/12 12:34

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4722276293514406370/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2206.08138v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2206.08138v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2206.08138v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">NeurIPS 2021 MetaDLチャレンジから学んだ教訓：エピソード的なメタ学習を伴わないバックボーンの微調整が、数ショットの学習画像分類を支配します</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/few-shot">few-shot</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/%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/%22transfer%20learning%22">transfer learning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ディープニューラルネットワークは、さまざまなタスクで人間よりも優れたパフォーマンスを実現できますが、大量のデータとコンピューティングリソースを必要とすることで有名であり、そのようなリソースが利用可能な</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220712#bookmark-4722276293514406370"><span class="datetime-body">2022/07/12 12:34</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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