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扩展语义类别：研究其对视觉变换器标签性能的影响
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究分析了扩展语义类别对视觉变换器（ViTs）图像分类性能的影响，发现初期扩展能提高准确性，但超过临界阈值后收益减小，为优化提供了新见解。
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关键要点
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本研究分析了扩展语义类别对视觉变换器（ViTs）图像分类性能的影响。
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研究假设随着语义等价类别数量的增加，ViTs的标签准确性会提高，直至达到理论最大值。
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实验结果表明，语义扩展初期提高了模型性能。
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一旦超过临界阈值，收益则会减少或逆转。
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研究为ViTs的类别标签策略优化提供了新的见解。
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