Self-SupervisedLearning
#ComputerVision#Pocket#LanguageModel#Zero/FewShotPrompting
Issue Date: 2024-10-07 SINC: Self-Supervised In-Context Learning for Vision-Language Tasks, Yi-Syuan Chen+, N_A, ICCV23 #Pretraining#MachineLearning#Pocket
Issue Date: 2023-07-22 RankMe: Assessing the downstream performance of pretrained self-supervised representations by their rank, Quentin Garrido+, N_A, arXiv22 Summary共有埋め込み自己教示学習（JE-SSL）は、成功の視覚的な手がかりが欠如しているため、展開が困難である。本研究では、JE-SSL表現の品質を評価するための非教示基準であるRankMeを開発した。RankMeはラベルを必要とせず、ハイパーパラメータの調整も不要である。徹底的な実験により、RankMeが最終パフォーマンスのほとんど減少なしにハイパーパラメータの選択に使用できることを示した。RankMeはJE-SSLの展開を容易にすることが期待される。 #Article#Tutorial#MachineLearning
Issue Date: 2023-04-26 A Cookbook of Self-Supervised Learning, 2023 CommentMetaによるSelf Supervised Learningの教科書 ...
Issue Date: 2024-10-07 SINC: Self-Supervised In-Context Learning for Vision-Language Tasks, Yi-Syuan Chen+, N_A, ICCV23 #Pretraining#MachineLearning#Pocket
Issue Date: 2023-07-22 RankMe: Assessing the downstream performance of pretrained self-supervised representations by their rank, Quentin Garrido+, N_A, arXiv22 Summary共有埋め込み自己教示学習（JE-SSL）は、成功の視覚的な手がかりが欠如しているため、展開が困難である。本研究では、JE-SSL表現の品質を評価するための非教示基準であるRankMeを開発した。RankMeはラベルを必要とせず、ハイパーパラメータの調整も不要である。徹底的な実験により、RankMeが最終パフォーマンスのほとんど減少なしにハイパーパラメータの選択に使用できることを示した。RankMeはJE-SSLの展開を容易にすることが期待される。 #Article#Tutorial#MachineLearning
Issue Date: 2023-04-26 A Cookbook of Self-Supervised Learning, 2023 CommentMetaによるSelf Supervised Learningの教科書 ...