RESEARCHarXiv CS.LG·hace 28d
Do Foundation Model Embeddings Improve Cross-Country Crop Yield Generalisation? A Leave-One-Country-Out Evaluation in Sub-Saharan Africa
Este artículo evalúa si los embeddings de modelos de base geoespaciales mejoran las predicciones transnacionales de rendimiento de maíz en el África subsahariana. Concluye que, si bien las predicciones dentro del país son moderadas, todos los conjuntos de características, incluidos los embeddings de modelos de base, tienen un rendimiento deficiente en las pruebas transnacionales, lo que indica una brecha de generalización significativa.
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