Networks濫読した論文の概要をメモしています。斜め読みした情報を記載しているため、誤りを含んでいる可能性があります。誤りを見つけていただいた場合は修正いたしますのでコメント等いただければ幸いです。SYNTHESIS濫読した論文の概要をメモしています。斜め読みした情報を記載しているため、誤りを含んでいる可能性があります。誤りを見つけていただいた場合は修正いたしますのでコメント等いただければ幸いです。徐々に問題の難易度を上げていく学習の方法はいくつか前例(カリキュラム・ラーニング等)がありましたが、画像生成のタスクにうまく適用されたのは本論文が初めてのケースかと思います。本論文でも新たな指標を用いて提案手法の良さを主張していますが、画像生成の分野は評価の指標を選定するのが非常に難しいように感じます。「人が見て違和感がない」ことを数値化するのは困難ですし、そもそも人が見て違和感がないことが良いことなのか、学習データに近い画像が生成できれば良いのかなども議論の余地がありそうです。提案された手法に注目するのはもちろんのこと、どのような評価指標を利用しているのかについても注目していきたいですね。ここまでご覧いただきありがとうございました。EfficientNet今回は論文の翻訳をしてみます。アブスト、イントロのみをみていきます。その他のパート(ディスカッション・結論・実験詳細など)には詳しくは触れません。以下の凡例に基づいて記載を進めていきます。Detection濫読した論文の概要をメモしています。精読していないため、誤りを含んでいる可能性があります。誤りを見つけた場合は修正いたしますのでコメント等いただければ幸いです。Recognition濫読した論文の概要をメモしています。斜め読みした情報を記載しているため、誤りを含んでいる可能性があります。誤りを見つけていただいた場合は修正いたしますのでコメント等いただければ幸いです。Bottlenecks濫読した論文の概要をメモしています。斜め読みした情報を記載しているため、誤りを含んでいる可能性があります。誤りを見つけていただいた場合は修正いたしますのでコメント等いただければ幸いです。MobileNetV3濫読した論文の概要をメモしています。斜め読みした情報を記載しているため、誤りを含んでいる可能性があります。誤りを見つけていただいた場合は修正いたしますのでコメント等いただければ幸いです。Networks濫読した論文の概要をメモしています。斜め読みした情報を記載しているため、誤りを含んでいる可能性があります。誤りを見つけていただいた場合は修正いたしますのでコメント等いただければ幸いです。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。Log.タイトルとURLをコピーしました。