大規模な事前トレーニング済みモデルの出現は、視覚表現の学習と自然言語処理の両方にパラダイムシフトをもたらしました。ただし、ラベルのない画像のクラスタリングは、機械学習の基本的かつ古典的な問題であり、

arxiv_reader のブックマーク 2023/06/09 11:35

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4737674447243052677/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2306.05272v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2306.05272v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2306.05272v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">事前学習モデル時代のレート低減原理による画像クラスタリング</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22representation%20learning%22">representation learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/clustering">clustering</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/pre-training">pre-training</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"> 大規模な事前トレーニング済みモデルの出現は、視覚表現の学習と自然言語処理の両方にパラダイムシフトをもたらしました。ただし、ラベルのない画像のクラスタリングは、機械学習の基本的かつ古典的な問題であり、</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230609#bookmark-4737674447243052677"><span class="datetime-body">2023/06/09 11:35</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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