エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
画像認識の最新SoTAモデル「Noisy Student」を徹底解説!
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
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
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
画像認識の最新SoTAモデル「Noisy Student」を徹底解説!
3つの要点 ✔️ その1 ImageNetでTop-1 Acc. 88.4 %を叩き出し、SoTAモデル。おまけに高いロバスト性を... 3つの要点 ✔️ その1 ImageNetでTop-1 Acc. 88.4 %を叩き出し、SoTAモデル。おまけに高いロバスト性を兼ね備える。 ✔️ その2 Self-trainingにおいてStudentに強いノイズをかけ、反復的にTeacherとStudentを入れ変える。 ✔️ その3 TeacherおよびStudentのベースモデルはEfficientNet(解説)を使用し、EfficentNet-L2という拡張モデルでSoTA Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification written by Qizhe Xie, Minh-Thang Luong, Eduard Hovy, Quoc V. Le (Submitted on 11 Nov 2019 (v1), last revised 7