対照的な視覚言語モデル (例: CLIP) は、通常、対照的なトレーニングを通じて視覚モデルと言語モデルのすべてのパラメーターを更新することによって作成されます。このようなモデルは、トレーニング済みの

arxiv_reader のブックマーク 2023/03/22 12:00

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4734010772189358660/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.11866v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.11866v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2303.11866v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">パラメータ効率の高い転移学習による視覚と言語の対照的な整合</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/%22transfer%20learning%22">transfer learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/contrastive">contrastive</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/representation">representation</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">対照的な視覚言語モデル (例: CLIP) は、通常、対照的なトレーニングを通じて視覚モデルと言語モデルのすべてのパラメーターを更新することによって作成されます。このようなモデルは、トレーニング済みの</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230322#bookmark-4734010772189358660"><span class="datetime-body">2023/03/22 12:00</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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