论文09:04
自监督学习用于极光光谱:1D ViT 掩码预训练超越专家特征与监督基线用 22 万条极光光谱做掩码预训练,不用标签就超过专家手工特征和监督基线,还对比了 SpectraFM 和 SpecFormer 的可迁移性,做科学数据自监督的可以看看。
用 22 万条极光光谱做掩码预训练,不用标签就超过专家手工特征和监督基线,还对比了 SpectraFM 和 SpecFormer 的可迁移性,做科学数据自监督的可以看看。
这篇论文搞了个WALoMA,能用一个模型处理6G多个无线任务,只用少量标注数据就拿到87.8%的平均分,比LWM高了近28个百分点,参数只训练了14%。