扩大训练以后，同一对模型的排序变了

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本页学习说明

JFT-300M 列中 L/16 高于 B/16，修正了仅凭左列得出的扩展判断。该图换了数据集数量和组成，训练计算也不完全相等，因此不把全部增益归为纯样本数。

ViT 同源子集实验 Figure 4

Figure 4 在同源 JFT 子集上补充研究规模变化，其 5-shot 指冻结表征后拟合线性分类器，并非语言模型的提示 ICL。

ConvNeXt Table 1

现代卷积同样可以从结构与训练配方获益；本段不主张卷积不能扩展。原图完整条件见视觉扩展正文。

来源：ViT v2，Figure 3/4；ConvNeXt，Table 1。

相关的完整阅读材料保留原有公式、引用和原始图解。