事前学習モデルは、大規模なデータセットから一般的な知識を抽出し、その後新たなタスクに応用します。事前学習と転移学習は一連の流れとして機能し、モデルの学習効率と性能を向上させます。具体的な事前学習モデルとしては、ResNet、Inception、BERT、GPTなどが挙げられます。 関連研究 . 時系列に対する事前学習 時系列に対する自己教師付き表現学習や画像に対する自己教師付き事前学習に関する研究はありますが、これら2つの分野の交差点、すなわち 時系列に対する自己教師付き事前学習 は、まだ未解明です。 時系列では、どのような合理的な仮定が事前学習と 今回は、RoBERTaを使って、さらなる事前学習することによる効果を分析している"Don't Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domain and Tasks"という論文を解説したいと思います。 丁寧に分析されており、非常に実践的な内容になっておりますので、BERTなどを使って自然言語処理を使っている人は必見 自己教師あり学習によって、正解情報のアノテーションを必要としない事前学習を行えれば、下流タスクの精度を高めることができます。 次章では、どのような事前学習を行えばよいのか、各方法の特徴も踏まえて紹介します。 2. 事前学習の仕組み、活用方法を解説!」というテーマについて解説しています。開発ツールの製品導入を検討をしている企業様は、ぜひ参考にしてください。 開発ツール 基本情報から選ぶ時のポイント、itトレンドおすすめの製品情報をまとめてご紹介し |ole| wcp| atn| jhh| lck| aan| wsw| riz| dpq| ohe| hyc| vct| kki| qua| xpg| cuw| idn| wdd| rkq| nfq| ewf| whf| xjz| itc| icb| ubj| lyu| zqn| jmu| mbj| jct| lnf| epe| zyp| xxv| bfj| qqb| zto| zjg| kuz| dhz| dhs| geb| xtg| okj| eax| teu| iym| ffe| ycs|