モデル選定

シグモイド損失関数

# シグモイド損失関数

Vit SO400M 14 SigLIP2

WebLIデータセットで訓練されたSigLIP 2ビジュアルランゲージモデルで、ゼロショット画像分類タスクに適しています。

テキスト生成画像

Siglip So400m Patch14 384

SigLIPはWebLiデータセットで事前学習された視覚言語モデルで、改良されたシグモイド損失関数を採用し、画像-テキストマッチングタスクを最適化しています。

画像生成テキスト

Siglip Large Patch16 256

SigLIPはWebLiデータセットで事前学習された視覚言語モデルで、改良されたシグモイド損失関数により性能を向上

画像生成テキスト

Siglip Base Patch16 512

SigLIPはWebLiデータセットで事前学習された視覚-言語モデルで、改良されたシグモイド損失関数を採用し、画像分類と画像テキスト検索タスクで優れた性能を発揮します。

テキスト生成画像

Siglip Base Patch16 384

SigLIPはWebLiデータセットで事前学習されたマルチモーダルモデルで、改良されたシグモイド損失関数を採用しており、ゼロショット画像分類や画像テキスト検索タスクに適しています。

画像生成テキスト

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