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ImageNet-RIB基准：大规模预训练数据集并不保证微调后的鲁棒性
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究提出了一种线性化框架下的微调近似方法，介绍了Label-Gradient和Label-Feature Correlation两个新模型选择基准，展示了在低数据量情况下有效选择最佳微调模型的策略。
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关键要点
- 研究提出了一种线性化框架下的微调近似方法。
- 介绍了Label-Gradient和Label-Feature Correlation两个新模型选择基准。
- 展示了在低数据量情况下有效选择最佳微调模型的策略。
- 微调模型是提高低数据量情况下测试准确性的一种技术。
- 如何在不进行任何训练的情况下从模型库中预选正确的模型仍然是一个开放的课题。
- 提出了一个包含单一和多领域模型库以及许多目标任务的新综合基准。
- 该基准突出了与fine-tuning Imagenet模型相比使用模型库的准确率提升。
- 模型选择基准可以通过少数选择最佳的微调模型，具有最高的fine-tuning准确度相关性排名。
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