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深層学習モデルのトレーニングに適したデータセットを取得して注釈を付けることは困難です。これは多くの場合、退屈で時間のかかる作業となり、研究の進歩を妨げる可能性があります。しかし、生成モデルは、実世界の
arxiv_reader のブックマーク 2023/06/07 11:59
ギャップを埋める: 後処理技術による合成データの有用性の向上[synthesis][arXiv][learning][GAN][dataset][arXiv reaDer][classification]深層学習モデルのトレーニングに適したデータセットを取得して注釈を付けることは困難です。これは多くの場合、退屈で時間のかかる作業となり、研究の進歩を妨げる可能性があります。しかし、生成モデルは、実世界の2023/06/07 11:59
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2023/05/18
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ギャップを埋める: 後処理技術による合成データの有用性の向上
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