Self-Supervised Learning with Swin Transformers 2021-05-11 20:32:02 Paper: https://arxiv.org/pdf/2105.04553.pdf Code: https://github.com ...
Contrastive Self Supervised Learning : : Source:https: ankeshanand.com blog contrative self supervised learning.html Jan , Contrastive self supervised learning techniques are a promising class of meth ...
2020-01-30 10:33 0 868 推荐指数:
Self-Supervised Learning with Swin Transformers 2021-05-11 20:32:02 Paper: https://arxiv.org/pdf/2105.04553.pdf Code: https://github.com ...
论文阅读: Remote Sensing Images Semantic Segmentation with General Remote Sensing Vision Model via a Self-Supervised Contrastive Learning Method 作者声明 ...
VATT: Transformers for Multimodal Self-Supervised Learning from Raw Video, Audio and Text 2021-07-22 08:54:20 Paper: https://arxiv.org/pdf ...
标签: 自监督、 图神经 动机 首先, 由于很难改变 GCNs 固有的浅层结构, 如何设计一种基于 GCNs 的一致高效的训练算法来提高其在标签节点较少的图上的泛化性能? 其次, ...
背景 在推荐系统中存在用户行为稀疏的问题,特别是在召回阶段,用户有过交互的item只占非常少的一部分,只有这部分数据我们能用来训练,但是serving时要serving全库item,这可能会导致倾向 ...
1、定义: 自监督学习主要是利用辅助任务(pretext)从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息,通过这种构造的监督信息对网络进行训练,从而可以学习到对下游任务有价值的表征。(也就是说自监督学习的 ...
自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读(上) 前言 Supervised deep learning由于需要大量标注信息,同时之前大量的研究已经解决了许多问题。所以近期大家的研究关注点逐渐转向了Unsupervised learning,许多顶 ...
自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读(下) 之前的研究思路主要是设计各种各样的pretext任务,比如patch相对位置预测、旋转预测、灰度图片上色、视频帧排序等等。CVPR19和ICCV19上,Google Brain的几个研究员发表了两篇论文 ...