OTFusion と呼ばれる最適なトランスポートを介したレイヤーごとのモデル融合は、ソフトニューロンの関連付けを適用して、さまざまな事前トレーニング済みネットワークを統合し、計算リソースを節約します

arxiv_reader のブックマーク 2023/02/21 13:16

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4732668039112112420/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2110.15538v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2110.15538v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2110.15538v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">異種ニューラル ネットワークのモデル融合のためのクロスレイヤー アラインメントについて</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/pre-training">pre-training</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22knowledge%20distillation%22">knowledge distillation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/residual">residual</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/compression">compression</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">OTFusion と呼ばれる最適なトランスポートを介したレイヤーごとのモデル融合は、ソフト ニューロンの関連付けを適用して、さまざまな事前トレーニング済みネットワークを統合し、計算リソースを節約します</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230221#bookmark-4732668039112112420"><span class="datetime-body">2023/02/21 13:16</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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