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教師無しのfine-tuning

  • Unsupervised Finetuning [80.6]
    ソースデータとターゲットデータを組み合わせて教師なしの微調整を行うための2つの戦略を提案する。 前者の戦略の動機は、事前訓練された表現空間を占有するために、少量のソースデータを追加することである。 後者の戦略の動機は、データ密度を高め、よりコンパクトな表現を学ぶことにある。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Mon, 18 Oct 2021 17:57:05 GMT)
    • 教師無しのfine-tuning手法の提案、対象は画像処理。ドメイン適合と考えれば効果はありそうだが、実際にこの方針で性能が上がるのはすごい。

LUSS　教師無し学習前提のセマンティックセグメンテーションのデータセット

  • Large-scale Unsupervised Semantic Segmentation [163.4]
    本稿では, 大規模教師無しセマンティックセマンティックセグメンテーション (LUSS) の新たな課題を提案する。 ImageNetデータセットに基づいて、120万のトレーニング画像と40万の高品質なセマンティックセグメンテーションアノテーションを用いた画像Net-Sデータセットを提案する。 
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sun, 6 Jun 2021 15:02:11 GMT)
    • 教師無し前提のセマンティックセグメンテーションタスク。規模が大きく様々な場所で用いられそう。