弱监督方法CatLIP：用于在互联网规模的图像-文本数据上预训练视觉模型
苹果推出新颖的弱监督方法CatLIP（Categorical Loss for Image-text Pre-training），旨在提高图像和文本数据集上的视觉模型预训练效率，同时保持与现有的对比学...
排序
混合数据专家MoDE：通过聚类方法来提升对比语言-图像预训练（CLIP）的性能
来自Meta、哥伦比亚大学、纽约大学和华盛顿大学的研究人员推出机器学习系统MoDE（Mixture of Data Experts，混合数据专家），它通过聚类方法来提升对比语言-图像预训练（CLIP）...