最近、大規模な事前トレーニング済みモデルの効率的な微調整が研究の関心を集めており、基本モジュールとして線形プローブ (LP) がタスク依存分類の最終表現の活用に関与しています。しかし、既存の手法のほ

arxiv_reader のブックマーク 2023/09/06 12:51

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4741805216690249807/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.11342v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.11342v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2307.11342v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">モーメントプロービングによる事前トレーニング済みモデルのチューニング</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pre-training">pre-training</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</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/attention">attention</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/arXiv">arXiv</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/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/convolutional">convolutional</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> 最近、大規模な事前トレーニング済みモデルの効率的な微調整が研究の関心を集めており、基本モジュールとして線形プローブ (LP) がタスク依存分類の最終表現の活用に関与しています。しかし、既存の手法のほ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230906#bookmark-4741805216690249807"><span class="datetime-body">2023/09/06 12:51</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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