テスト時適応 (TTA) は、予測中にのみラベルのないサンプルを活用することでモデルの汎化パフォーマンスを向上させることを目的とした手法です。分布の変化に直面したときのニューラルネットワークシス

arxiv_reader のブックマーク 2023/07/07 11:57

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4738973963804987333/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.03133v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.03133v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2307.03133v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">画像分類における分布シフトに対するテスト時間の適応のベンチマーク</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22domain%20adaptation%22">domain adaptation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</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/dataset">dataset</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/classification">classification</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> テスト時適応 (TTA) は、予測中にのみラベルのないサンプルを活用することでモデルの汎化パフォーマンスを向上させることを目的とした手法です。分布の変化に直面したときのニューラル ネットワーク シス</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230707#bookmark-4738973963804987333"><span class="datetime-body">2023/07/07 11:57</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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