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Google Universal Image Embeddingチャレンジの紹介(2/2)

1.Google Universal Image Embeddingチャレンジの紹介(2/2)まとめ ・同じ実体レベルの認識でもランドマークとアパレルでは実体にばらつきがあり性質が異なる ・従来の実体レベル認識を競うコンペでは対象とする...
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Google Universal Image Embeddingチャレンジの紹介(1/2)

1.Google Universal Image Embeddingチャレンジの紹介(1/2)まとめ ・物体の属しているクラスではなく特定の実体まで認識する事を実体レベルの認識タスクと言う ・世界に一つしかない物体と多くの複製品を持つ可...
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MPNAS:写真も絵画も扱えるモデルを自動生成可能なニューラルアーキテクチャ探索(2/2)

1.MPNAS:写真も絵画も扱えるモデルを自動生成可能なニューラルアーキテクチャ探索(2/2)まとめ ・高度に関連したドメイン間ではネットワーク内のパスと構成要素の大部分が重複する ・MPNASから得られたモデルは従来モデルと比較して効...
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MPNAS:写真も絵画も扱えるモデルを自動生成可能なニューラルアーキテクチャ探索(1/2)

1.MPNAS:写真も絵画も扱えるモデルを自動生成可能なニューラルアーキテクチャ探索(1/2)まとめ ・視覚タスクではデータ領域が写真や絵画などで異なる場合は別々にモデルを学習させる事が多い ・異なる領域を共同で学習させる試みはマルチド...
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ByteQRNN:BERTの1/300のサイズで同等性能なオンデバイスモデル(2/2)

1.ByteQRNN:BERTの1/300のサイズで同等性能なオンデバイスモデル(2/2)まとめ ・ByteQRNNはマージAttentionサブレイヤーと量子化ビーム探索で計算を効率化している ・事前学習済みのByteQRNNの性能は...
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