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Self-supervised Benchmark Lottery on ImageNet: Do Marginal Improvements Translate to Improvements on Similar Datasets?

💡 原文英文，约100词，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在ImageNet上的边际改善是否能在相似数据集上体现。评估了十二个框架在五个变体上的表现，发现优秀模型在其他数据集上的性能可能下降，呼吁对基准测试进行更全面的评估，以避免“基准彩票”现象。

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