[B! OOD][batch normalization] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

OODとbatch normalizationに関するarxiv_readerのブックマーク (7)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2405.18931v1
arxiv_reader 2024/05/30
dataset

arXiv

domain

batch normalization

adversarial

arXiv reaDer

OOD

disentangling

augmentation

DNN
リンク
ドメイン認識微調整: ニューラルネットワークの適応性の強化
arxiv_reader 2024/03/27
事前トレーニングされたニューラルネットワークモデルを微調整することは、さまざまなドメインで広く採用されるアプローチになりました。ただし、すでに強力な一般化機能を備えている事前トレーニング済みの特

arXiv reaDer

dataset

batch normalization

arXiv

adaptation

OOD

domain

pre-training
リンク
ドメイン認識微調整: ニューラルネットワークの適応性の強化
arxiv_reader 2024/01/08
事前トレーニングされたニューラルネットワークモデルを微調整することは、さまざまなドメインで広く採用されるアプローチになりました。ただし、すでに強力な一般化機能を備えている事前トレーニング済みの特

arXiv

arXiv reaDer

batch normalization

dataset

pre-training

adaptation

domain

OOD
リンク
ドメイン認識微調整: ニューラルネットワークの適応性の強化
arxiv_reader 2023/08/17
事前トレーニングされたニューラルネットワークモデルを微調整することは、さまざまなドメインで広く採用されるアプローチになりました。ただし、すでに強力な一般化機能を備えている事前トレーニング済みの特

OOD

adaptation

arXiv

batch normalization

domain

arXiv reaDer

pre-training

dataset
リンク
分布外の向きと照明のオブジェクトへのDNNの一般化を容易にする3つのアプローチ
arxiv_reader 2021/11/02
トレーニングデータの分布は、特定の方向と照明条件のオブジェクトに偏っていることがよくあります。人間は、分布外（OoD）の方向と照明でオブジェクトを認識する優れた能力を備えていますが、この場合、大量のト

bias

arXiv reaDer

3D

OOD

dataset

arXiv

batch normalization

activity

DNN
リンク
バッチ正規化された単一画像超解像ネットワークの高速ベイズ不確実性推定と削減
arxiv_reader 2021/03/30
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、近年、画像の超解像タスクで前例のない成功を収めています。ただし、ネットワークのパフォーマンスはトレーニングセットの分布に依存し、分布外のサンプルでは低下しま

reconstruction

estimation

OOD

Bayesian

CNN

adversarial

arXiv reaDer

arXiv

super-resolution

batch normalization
リンク
流通シフトの下での一般化のためのCrossNormとSelfNorm
arxiv_reader 2021/02/05
正規化手法は、ディープニューラルネットワークのトレーニングを安定化および加速するために重要です。ただし、これらは主に独立した同一分布（IID）データ用に設計されており、実際の多くの分布外（OOD）状況

classification

domain

attention

arXiv

semi-supervised

OOD

segmentation

arXiv reaDer
リンク
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