目前正负样本的构造和选择大部分还是采用数据增强,依赖于人的经验和直觉,可能并不是有效的,也缺少可解释性。 本文在特征层面进行data manipulation来提供更加explainable和eff ...
目录 概 主要内容 reweight 拟合概率 P t,s theta 实验的细节 疑问 Bai T., Chen J., Zhao J., Wen B., Jiang X., Kot A. Feature Distillation With Guided Adversarial Contrastive Learning. arXiv preprint arXiv . , . 概 本文是通过固定 ...
2020-10-05 23:29 0 464 推荐指数:
目前正负样本的构造和选择大部分还是采用数据增强,依赖于人的经验和直觉,可能并不是有效的,也缺少可解释性。 本文在特征层面进行data manipulation来提供更加explainable和eff ...
Contrastive Self-Supervised Learning 2020-01-30 10:32:24 Source: https://ankeshanand.com/blog/2020/01/26 ...
最近深度学习两巨头 Bengio 和 LeCun 在 ICLR 2020 上点名 Self-Supervised Learning(SSL,自监督学习) 是 AI 的未来,而其的代表的 Framework 便是 Contrastive Learning(CL,对比学习)。 另一巨头 Hinton ...
Representation Learning with Contrastive Predictive Coding ...
从对比学习(Contrastive Learning)到对比聚类(Contrastive Clustering) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 想要了解对比聚类,首先应该清楚对比学习的整个过程。最经典的对比学习的文章 ...
目录 概 主要内容 alg2, alg3 一些有趣的实验指标 Hardness measure Adversarial distance Nicolas Papernot ...
目录 概 主要内容 流程 projection head g constractive loss augmentation ...
动机 本文是2022年WWW的一篇论文。用户与物品的交互通常由多种意图驱使,但是这些意图通常是潜在的,为了研究意图对序列推荐的作用,作者提出了一个通用范式ICL,它的核心思想是学习到用户的意图并通过 ...