預、自訓練之爭：谷歌說預訓練雖火，但在標註數據上自訓練更有效

選自arXiv 作者：Quoc V. Le等人 機器之心編譯 參與：魔王、杜偉 預訓練是當前計算機視覺領域的主要範式，但何愷明等人先前的研究發現，預訓練對目標檢測和分割任務的影響有限。因而，重新探究預訓練和自訓練的效果成爲一個非常重要的課題。在這篇谷歌團隊的論文中，Quoc V. Le 等研究者發現，當具有大量的標註數據時，自訓練的運行效果要優於預訓練，並在 COCO 檢測和 PASCAL 分割任

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