imagenet數(shù)據(jù)集使用,用最少的數(shù)據(jù)訓(xùn)練最多的模型
量化后的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在PennTreebank數(shù)據(jù)集上測試，精度相當(dāng)于僅用4比特的32比特。N-ShotLearning:用最少的數(shù)據(jù)訓(xùn)練最多的模型作者|HeetSankesara譯|田字一中(鄭州大學(xué))和野調(diào)(江蘇科技大學(xué))修訂|唐力和皮塔如果把AI比作電，那么數(shù)據(jù)就是創(chuàng)造電的煤。1、超越CNN的ViT模型及其應(yīng)用前景作者|SophieTransformer模型在NLP領(lǐng)域取得了巨大的成功，以此為核心的超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型BERT和GPT3在所有NLP任務(wù)中大放異彩，引人注目。計算機視覺分析的任務(wù)也借鑒了...
更新時間：2024-12-29標簽： 數(shù)據(jù)審校電力imagenetPennTreebank 全文閱讀