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大規模なビジョン言語 (VL) モデルは、迅速な調整を通じて下流タスクの顕著な一般化機能を実証しました。ただし、現実世界のシナリオでよくある問題であるクラスの不均衡が存在すると、パフォーマンスが大幅
arxiv_reader のブックマーク 2023/06/29 11:59
ギャップを埋める: クラスの不均衡下での神経崩壊にインスピレーションを得た一般化のための迅速な調整[arXiv][regularization][learning][dataset][arXiv reaDer] 大規模なビジョン言語 (VL) モデルは、迅速な調整を通じて下流タスクの顕著な一般化機能を実証しました。ただし、現実世界のシナリオでよくある問題であるクラスの不均衡が存在すると、パフォーマンスが大幅2023/06/29 11:59
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2023/06/29
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大規模なビジョン言語 (VL) モデルは、迅速な調整を通じて下流タスクの顕著な一般化機能を実証しました。ただし、現実世界のシナリオでよくある問題であるクラスの不均衡が存在すると、パフォーマンスが大幅
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ギャップを埋める: クラスの不均衡下での神経崩壊にインスピレーションを得た一般化のための迅速な調整
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