ディープラーニングは教師あり学習において大きな進歩をもたらしました。ただし、この設定でトレーニングされたモデルは、トレーニングセットとテストセットの間のドメインのシフトによる課題に直面することが

arxiv_reader のブックマーク 2023/07/26 11:32

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4739854464771246949/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.13492v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.13492v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2307.13492v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">NormAUG: ドメイン一般化のための正規化ガイドによる拡張</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/face">face</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/augmentation">augmentation</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/domain">domain</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/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22batch%20normalization%22">batch normalization</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> ディープラーニングは教師あり学習において大きな進歩をもたらしました。ただし、この設定でトレーニングされたモデルは、トレーニング セットとテスト セットの間のドメインのシフトによる課題に直面することが</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230726#bookmark-4739854464771246949"><span class="datetime-body">2023/07/26 11:32</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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