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보지 못한 데이터에 대한 일반화는 딥 네트워크의 주요 요구사항이지만, 분류 정확도와의 관계는 불분명하다. 미니멀한 비전 데이터셋과 일반화 가능성 측정을 사용하여, 심층 컨볼루션 네트워크(CNN)부터 트랜스포머에 이르는 인기 있는 네트워크들이 레이어와 아키텍처 전반에 걸쳐 보지 못한 클래스에 강화를 적용하는 능력에서 차이를 보인다는 것을 보여준다. 정확도는 일반화 가능성을 잘 예측하지 못하며, 일반화는 레이어 깊이에 따라 비단조적으로 변한다. 코드는 https://github.com/dyballa/zero-shot-generalization에서 확인할 수 있다.
Gerrtiz et al. (Wed,)가 이 질문을 연구하였다.