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ImageNet自监督基准的彩票：边际改善是否能转化为相似数据集上的改善？
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨自监督学习框架在ImageNet上的改进是否能在相似数据集上提升性能。评估结果显示，表现优异的模型在其他数据集上可能性能下降，呼吁对基准测试进行更全面的评估。
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关键要点
- 本研究探讨自监督学习框架在ImageNet上的边际改善是否能在相似数据集上提升性能。
- 评估了十二个流行框架在五个ImageNet变体上的表现。
- 发现表现优异的模型在其他数据集上可能出现显著性能下降。
- 研究结果呼吁对基准测试进行更全面的评估，以避免'基准彩票'现象的出现。
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