Core Concepts
다양한 백본과 통계적 일치를 통해 데이터 요약의 일반화된 매칭을 달성하는 것이 중요하다.
Abstract
데이터 요약은 학습 부담을 줄이고 일반화 능력을 유지하기 위한 중요한 방법이다.
G-VBSM은 다양한 백본, 레이어 및 통계를 기반으로 데이터 밀도를 보장하고 일치를 수행한다.
실험 결과, G-VBSM은 소규모 및 대규모 데이터셋에서 강력한 성능을 보여준다.
Stats
ImageNet-1k Top-1 정확도: 31.4%
CIFAR-100 Top-1 정확도: 47.6%
Tiny-ImageNet Top-1 정확도: 31.4%
Quotes
"다양한 백본과 통계적 일치를 통해 데이터 요약의 일반화된 매칭을 달성하는 것이 중요하다."
"G-VBSM은 다양한 백본, 레이어 및 통계를 기반으로 데이터 밀도를 보장하고 일치를 수행한다."