スケールは、さまざまなダウンストリームタスクに十分に一般化できる強力な基盤モデルを構築するための主要な要素です。ただし、何十億ものパラメーターを使用してビデオ基盤モデルをトレーニングすることは依然と

arxiv_reader のブックマーク 2023/03/30 12:03

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4734381967612392836/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.16727v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.16727v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2303.16727v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">VideoMAE V2: デュアル マスキングによるビデオ マスク オートエンコーダのスケーリング</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/video">video</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/self-supervised">self-supervised</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/arXiv">arXiv</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/pre-training">pre-training</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">スケールは、さまざまなダウンストリーム タスクに十分に一般化できる強力な基盤モデルを構築するための主要な要素です。ただし、何十億ものパラメーターを使用してビデオ基盤モデルをトレーニングすることは依然と</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230330#bookmark-4734381967612392836"><span class="datetime-body">2023/03/30 12:03</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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