コンピュータービジョンでは、大規模な事前トレーニング済みビジョンモデル (ビジョントランスフォーマーなど) をダウンストリームタスクに適応させることで、優れた転移学習パフォーマンスを達成しまし

arxiv_reader のブックマーク 2023/07/18 11:20

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4739482995536711397/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2203.16329v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2203.16329v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2203.16329v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ビジョン トランスフォーマー向けのパラメーター効率の高いモデル適応</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22transfer%20learning%22">transfer learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/transformer">transformer</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/%22computer%20vision%22">computer vision</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/adaptation">adaptation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</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/few-shot">few-shot</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">コンピューター ビジョンでは、大規模な事前トレーニング済みビジョン モデル (ビジョン トランスフォーマーなど) をダウンストリーム タスクに適応させることで、優れた転移学習パフォーマンスを達成しまし</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230718#bookmark-4739482995536711397"><span class="datetime-body">2023/07/18 11:20</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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