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ディープ ニューラル ネットワークは、その容量が大きいため、ノイズの多いラベルにも簡単にオーバーフィットする可能性があり、モデルの汎化パフォーマンスが低下します。この問題を克服するために、ポストトレー
arxiv_reader のブックマーク 2023/04/20 11:32
影響力のあるランク: ノイズの多いラベルに対する堅牢なモデルのトレーニング後の新しい視点[pre-training][dataset][benchmark][arXiv reaDer][learning][synthesis][arXiv]ディープ ニューラル ネットワークは、その容量が大きいため、ノイズの多いラベルにも簡単にオーバーフィットする可能性があり、モデルの汎化パフォーマンスが低下します。この問題を克服するために、ポストトレー2023/04/20 11:32
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2023/04/20
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ディープ ニューラル ネットワークは、その容量が大きいため、ノイズの多いラベルにも簡単にオーバーフィットする可能性があり、モデルの汎化パフォーマンスが低下します。この問題を克服するために、ポストトレー
arxiv_reader のブックマーク 2023/04/20 11:32
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