दैनिक अर्क्सिव

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अप्रशिक्षित दृश्य प्रतिनिधित्व अधिगम के रूप में पूर्व प्रशिक्षित प्रतिवर्ती पीढ़ी

Created by
  • Haebom

लेखक

रोंगकुन ज़ू, जिनौवेन झांग, याज़े नीउ, दाज़होंग शेन, बिंगकी मा, यू लियू, जिंग यांग

रूपरेखा

इस पत्र में, हम एक पूर्व-प्रशिक्षित प्रतिवर्ती जनरेशन (PRG) फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करते हैं जो पूर्व-प्रशिक्षित निरंतर जनरेटिव मॉडल की जनरेशन प्रक्रिया को उलट कर अप्रशिक्षित अभ्यावेदन निकालता है, जिसे विभेदक कार्यों में पूरी तरह से नहीं खोजा गया है। PRG पूर्व-प्रशिक्षित जनरेटिव मॉडल की उच्च क्षमता का लाभ उठाकर एक मजबूत और सामान्यीकृत फीचर एक्सट्रैक्टर का निर्माण करता है, जबकि विशिष्ट उप-कार्यों के अनुरूप फीचर पदानुक्रमों के लचीले चयन की अनुमति देता है। यह विभिन्न बेंचमार्क पर मौजूदा तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करता है, 64x64 रिज़ॉल्यूशन पर इमेजनेट पर 78% की शीर्ष-1 सटीकता प्राप्त करता है, जो जनरेटिव मॉडल-आधारित विधियों के बीच अत्याधुनिक प्रदर्शन है। इसके अलावा, हम विभिन्न एब्लेशन अध्ययनों और आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन मूल्यांकनों के माध्यम से अपने दृष्टिकोण की प्रभावशीलता को सत्यापित करते हैं।

Takeaways, Limitations

Takeaways:
पूर्व-प्रशिक्षित जनरेटिव मॉडलों का उपयोग करके विभेदक कार्य निष्पादन में सुधार की संभावना का सुझाव देना
एक नए ढांचे का प्रस्ताव जो जनरेटिव मॉडल की उच्च क्षमता का प्रभावी ढंग से उपयोग करता है
सुविधा पदानुक्रम के लचीले चयन के माध्यम से विभिन्न उप-कार्यों की प्रयोज्यता को सत्यापित करें
इमेजनेट सहित विभिन्न बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है
Limitations:
विशिष्ट Limitations का पेपर में स्पष्ट रूप से उल्लेख नहीं किया गया है।
इस बात पर और अधिक शोध की आवश्यकता है कि यह किस हद तक किसी विशेष जनरेटिव मॉडल पर निर्भर करता है तथा अन्य जनरेटिव मॉडलों पर इसकी सामान्यता कितनी है।
बड़े डेटासेट या उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियों पर प्रदर्शन मूल्यांकन की आवश्यकता है।
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