タグ
#SAMの記事一覧
2件の記事があります。
学習・ファインチューニング
SAMとは？重みを少し動かしても損失が低いモデルを学び、汎化性能を改善する技術
Sharpness-Aware Minimization（SAM）は、重みの近傍で損失が増えにくい解を探す学習手法です。2回の勾配計算による更新、画像分類の実験条件と結果、専用モデル開発への応用、学習コストや分散実装の注意点を解説します。
参照論文：Sharpness-Aware Minimization for Efficiently Improving Generalization
その他AI技術
Segment Anythingとは？クリックや枠指定で画像を切り抜ける汎用セグメンテーション技術
Segment Anythingは、点や矩形などのプロンプトを与えるだけで対象領域を切り出せる画像セグメンテーション技術です。SAMのモデル構造、SA-1Bデータセット、ゼロショット転用、開発への使い道を日本語で解説します。
参照論文：Segment Anything