转学
通过自我监督和综合学习，最大限度地提高制造业模型的通用性。
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联邦学习
时间-频率一致性（TF-C），是时间序列中先验学习与自我监督的对比学习的首次实现。
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时间序列
GAIA，一个用于所有下游任务的过渡学习系统。
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转学
从文本中生成3D对象 - DreamFusion
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3D
ImageNet预学习模型的修剪在下游任务中是如何进行的？
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剪枝
从ImageNet训练中获得的稳健性能否用于过渡学习的下游任务？
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健全的
使用W&D（广义和深度网络模型）进行医学图像分析
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转学
寥寥数语的对象检测，也不会忘记基类
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目标检测
EXT5：过渡学习的极端多任务扩展
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自然语言处理
迁移学习真的有效吗？'我们已经调查了过渡学习在医学成像任务中的有效性！
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转学
IBOT旨在通过自我蒸馏实现CV BERT的目标
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Transformer
我如何决定CoOp:CLIP的文本模板？
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自监督学习
![[材料信息学]CGCNN-转移学习模型在](https://aisholar.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/media/September2021/物性値のデータ不足に対応3-min-520x300.png)
[材料信息学]CGCNN-转移学习模型在财产价值方面的数据缺陷
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材料信息学
用于低资源语言迁移学习的元表示法转换：MetaXL
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自然语言处理
修剪时不需要一个大模型？自动寻找稀疏网络!
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剪枝
ReLabel，一种使用本地标签的多重标记对ImageNet进行重新标记的方法!
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图片识别
知道最好的训练模型，准确率高，速度快! 一个预测模型可转移性指标的LEEP来了，!
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