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本文介绍了一种基于能量的可转移性评估度量(ETran),用于解决目标检测和图像分类中预训练模型的排名问题。ETran通过能量得分、分类得分和回归得分来判断目标数据集对预训练模型是否为带内或带外数据,并在分类、回归和目标检测任务上都适用。实验证明,ETran在目标检测和分类基准测试上的平均性能分别比先前的方法提高了21%和12%,并在转移性评估方面取得了最新的成果。

通过势能视角探索模型的可迁移性

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-29T00:00:00Z
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