, Norouzi M., Hinton G. A Simple Framework for Contrasti ...
Motivation 作者们构建了一种用于视觉表示的对比学习简单框架 SimCLR,它不仅优于此前的所有工作,也优于最新的对比自监督学习算法, 而且结构更加简单:这个结构既不需要专门的架构,也不需要特殊的存储库。 由于采用了对比学习,这个框架可以作为很多视觉相关的任务的预训练模型,可以在少量标注样本的情况下,拿到比较好的结果。 Discovery 在这篇论文中,研究者发现: 多个数据增强方法组合 ...
2020-12-11 12:59 0 410 推荐指数:
, Norouzi M., Hinton G. A Simple Framework for Contrasti ...
论文信息 论文标题:Deep Graph Clustering via Dual Correlation Reduction论文作者:Ting Chen, Simon Kornblith, M ...
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 ...
arxiv上23号新放出的何凯明大神的新作。针对Siamese Network中的collapsing问题进行了分析,并指出,目前避免这个问题的一些方法:负样本,大batch,momentum enc ...
Learning Attribute-Specific Representations for Visual Tracking AAAI-2019 Paper:http://faculty.ucmerced.edu/mhyang/papers/aaai2019_tracking.pdf ...
论文标题:Prototypical Contrastive Learning of Unsupervised Representations 论文方向:图像领域,提出原型对比学习,效果远超MoCo和SimCLR 论文来源:ICLR2021 论文链接:https ...
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 ...
1、R-MAC 参考博客:https://blog.csdn.net/m0_37717568/article/details/72778863 参考文献:Tolias G, Sicre ...