Benchmarks - Apprentissage à partir de multiples experts : distillation de connaissance auto-ajustée pour la classification à queue longue | Articles | HyperAI

HyperAI

Principal

GPU

Console
Docs
Tarifs

Pulse

Actualités

Ressources

Publications de recherche
Notebooks
Jeux de données
Wiki

Benchmarks

SOTA
Modèles LLM
Classement des GPU

Communauté

Événements

Utilitaires

À propos Conditions d’utilisation Politique de confidentialité
Français

Command Palette

Search for a command to run...

HyperAI
Papers
Apprentissage à partir de multiples experts : distillation de connaissance auto-ajustée pour la classification à queue longue

il y a 6 mois

Classification D'images

Apprentissage Profond

Réseau De Neurones Convolutif

Domaine De Recherche

Approche/Framework

Vision Par Ordinateur

Résumé Paper Benchmarks Ressources

Construire l’avenir de l’intelligence artificielle

À propos

À propos Aide relative au jeu de données

Produits

Actualités Notebooks Jeux de données Wiki

Liens

© HyperAI

GitHub Discord X (formerly Twitter)

HyperAI

Principal

GPU

Console
Docs
Tarifs

Pulse

Actualités

Ressources

Publications de recherche
Notebooks
Jeux de données
Wiki

Benchmarks

SOTA
Modèles LLM
Classement des GPU

Communauté

Événements

Utilitaires

À propos Conditions d’utilisation Politique de confidentialité
Français

Command Palette

Search for a command to run...

HyperAI
Papers
Apprentissage à partir de multiples experts : distillation de connaissance auto-ajustée pour la classification à queue longue

il y a 6 mois

Classification D'images

Apprentissage Profond

Réseau De Neurones Convolutif

Domaine De Recherche

Approche/Framework

Vision Par Ordinateur

Résumé Paper Benchmarks Ressources

Construire l’avenir de l’intelligence artificielle

À propos

À propos Aide relative au jeu de données

Produits

Actualités Notebooks Jeux de données Wiki

Liens

© HyperAI

GitHub Discord X (formerly Twitter)