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Balancing Accuracy, Calibration, and Efficiency in Active Learning with Vision Transformers under Label Noise
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内容提要
本研究分析了视觉变压器在标签噪声条件下的表现，结果显示大模型在分类准确性和校准效果上优于小模型，为资源受限环境的应用提供了指导。
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关键要点
- 本研究分析了视觉变压器在标签噪声条件下的表现。
- 大模型在分类准确性和校准效果上优于小模型。
- 研究填补了关于模型规模影响的研究空白。
- 评估了不同配置的视觉变压器模型在主动学习场景中的表现。
- 小型补丁尺寸并不总能提高性能。
- 研究结果为资源受限环境中部署视觉变压器提供了指导与建议。
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