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CST: 参数和内存高效迁移学习的校准边调
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种轻量级微调策略，即校准侧调整，用于提高ResNet网络性能。该方法在物体检测网络中优于其他技术，并取得了复杂性和性能之间的更好平衡。
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关键要点
- 提出了一种轻量级微调策略，称为校准侧调整。
- 该方法旨在提高ResNet网络的性能。
- 通过融合适配器调整和边调整的成功技术实现。
- 采用最大过渡校准来提升网络性能。
- 在保持平稳训练过程的同时，利用少量额外参数。
- 在五个基准数据集上进行广泛实验，证明了该方法的有效性。
- 该方法在物体检测网络中优于其他最先进技术。
- 实现了复杂性和性能之间的更好平衡。
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