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- LiT: Zero-Shot Transfer with Locked-image Text Tuning [68.8]
『Locked-image Text tuning』(LiT-tuning)は、新しいタスクのための事前訓練された画像モデルから良い表現を読み取るためのテキストモデルである。 LiTで調整されたモデルでは、画像分類や検索などの新しい視覚タスクへのゼロショット転送が可能となる。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 15 Nov 2021 18:53:48 GMT)- 40億のイメージ-テキストペアを用いたLiT-tuningによりゼロショットImageNetで84.5%の精度を達成。
- 画像モデル部分をロックして学習することが効果的とのことで「画像-テキストデータは、自然言語と視覚世界の対応を学ぶのに最適であるが、最先端の画像表現を学ぶためには正確かつクリーンではないかもしれない」との指摘。
- Social Fraud Detection Review: Methods, Challenges and Analysis [42.3]
レビューはウェブを支配しており、製品情報の信頼できる情報源となっている。 企業は、単一のユーザ、ユーザグループ、あるいは不正コンテンツを生成するために訓練されたボットを使用して、偽情報を広めるために、ソーシャル情報を利用する。 多くの研究がユーザ行動に基づくアプローチを提案し、不正検出の課題に対処するためのテキストをレビューした。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Nov 2021 11:25:20 GMT)- ボットなどで行われるレビューの不正を検知する研究のサーベイ。時系列で研究課題やアプローチがまとめられているのが分かりやすい。