MetaMTReg
Notoriété 19 %
Ce projet concerne l'amélioration de l'apprentissage automatique à partir de quelques exemples grâce à la théorie de la métarépresentation multi-tâche. Il s'agit du code officiel de l'article accepté à ECCV 2022 intitulé "Improving Few-Shot Learning through Multi-task Representation Learning Theory".
Dépôt de code
Cas d'utilisation métiers
Cas d'utilisation fonctionnel
Organisation
- Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (organisation rattachée)
Outils utilisés
- NumPy : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Requests : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Protobuf : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Torch : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Markdown : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Pillow : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- pip : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
Description générée le mardi 19 mars 2024 à 17:34:57
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