画像分類タスクにおける基盤モデルの偏りを軽減し、精度を向上させる一般化ロジット調整法

基盤モデルは大規模Webデータの偏りにより、頻出クラスに偏った判断境界を学習してしまう。提案手法の一般化ロジット調整法は、この基盤モデルの偏りを推定し、微調整モデルと組み合わせることで、幅広いタスクにおいて大幅な精度向上を実現する。