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SOTA,全称「state-of-the-art」,用于描述机器学习中取得某个任务上当前最优效果的模型。例如在图像分类任务上,某个模型在常用的数据集(如 ImageNet)上取得了当前最优的性能表现,我们就可以说这个模型达到了 SOTA。
如果你是一位机器学习研究者,需要持续了解最前沿研究进展;或者你希望将最前沿的机器学习研究应用于自己从事的领域。
你最需要的是从论文海洋中找到SOTA 论文。
「SOTA模型」是机器之心的一个产品,致力于将机器学习 SOTA 研究一网打尽。通过「SOTA模型」,你可以根据自己的需要寻找机器学习对应领域和任务下的 SOTA 论文,而且平台会提供论文、模型、数据集和 benchmark 的相关信息。
关于「SOTA模型」的详细信息,请参考:15大领域、127个任务,这里有最全的机器学习SOTA模型
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