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GenFormer——生成图像是提高变换器在小数据集上的鲁棒性的全部需求
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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
本研究提出了一种数据增强策略GenFormer，用于改善视觉变换器在小数据集上的表现。实验结果显示，该方法能显著提高变换器在小规模图像分类任务中的准确性和鲁棒性。
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关键要点
- 本研究提出了一种数据增强策略GenFormer。
- GenFormer旨在改善视觉变换器（ViTs）在小数据集上的表现。
- 实验结果显示，该方法显著提高了变换器在小规模图像分类任务中的准确性和鲁棒性。
- GenFormer与常见的增广技术相结合，能在多种小数据集上取得良好效果。
- 该方法缩小了ViTs与卷积神经网络（CNNs）之间的性能差距。
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