- Not All Models Are Equal: Predicting Model Transferability in a Self-challenging Fisher Space [51.6]
本稿では、トレーニング済みのディープニューラルネットワークのランク付けと、下流タスクにおける最も転送可能なニューラルネットワークのスクリーニングの問題に対処する。 Self-challenging Fisher Discriminant Analysis (SFDA)と呼ばれる新しい転送可能性指標を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 7 Jul 2022 01:33:25 GMT)- 事前学習モデルがどの程度下流タスクにフィットしているかを確かめる方法の提案
- リポジトリはTencentARC/SFDA · GitHub （今はempty）