Исследователи Марк’Aурелио Ранзато и Амаль Раннен-Трики представили NEVIS’22 — уникальный набор задач, основанный на 30-летнем опыте в области компьютерного зрения. В последние годы большие модели глубокого обучения достигли впечатляющих результатов в самых разных областях, однако обучение им по-прежнему остается затратным процессом. Как улучшить производительность при снижении ресурсов? Ответ может заключаться в моделях, которые накапливают знания с течением времени.
NEVIS’22 включает 106 задач, взятых из публикаций ведущих конференций по компьютерному зрению, сгруппированных хронологически для создания возможностей переноса знаний. Это не просто набор данных, но и целый фреймворк для исследования передачи знаний между задачами. Модели оцениваются по способности эффективно обучаться на будущих задачах, учитывая баланс между точностью и вычислительными затратами.
Первоначальные эксперименты показывают, что наиболее успешные модели использовали структурные связи между задачами и методы трансферного обучения. Предстоит много нового в области разработки экономичных и эффективных моделей обучения.
компания Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, ее деятельность на территории России запрещена