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

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4737582459734880613/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2305.10118v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2305.10118v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2305.10118v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">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</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/synthesis">synthesis</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/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/GAN">GAN</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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">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</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230607#bookmark-4737582459734880613"><span class="datetime-body">2023/06/07 11:59</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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