記事へのコメント1

    • 注目コメント
    • 新着コメント
    deejayroka
    deejayroka “プルーニング手法によりImageNet事前学習済みモデルのスパース化を行ったときの転移学習性能について広範な分析を行った結果、ImageNet分類精度が同等でも、下流タスクや学習設定によって異なる性能が得られることが示

    2022/09/12 リンク

    その他

    注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

    アプリのスクリーンショット
    いまの話題をアプリでチェック!
    • バナー広告なし
    • ミュート機能あり
    • ダークモード搭載
    アプリをダウンロード

    関連記事

    ImageNet事前学習モデルのプルーニングは下流タスクでどのように機能するか?

    3つの要点 ✔️ プルーニングを行ったImageNet事前学習済みモデルの転移学習性能を調査 ✔️ 漸進的スパース化...

    ブックマークしたユーザー

    • deejayroka2022/09/12 deejayroka
    すべてのユーザーの
    詳細を表示します

    同じサイトの新着

    同じサイトの新着をもっと読む

    いま人気の記事

    いま人気の記事をもっと読む

    いま人気の記事 - テクノロジー

    いま人気の記事 - テクノロジーをもっと読む

    新着記事 - テクノロジー

    新着記事 - テクノロジーをもっと読む

    同時期にブックマークされた記事