Contrastive Self-Supervised Learning 2020-01-30 10:32:24 Source: https://ankeshanand.com/blog/2020/01/26 ...
Self Supervised Learning with Swin Transformers : : Paper:https: arxiv.org pdf . .pdf Code:https: github.com SwinTransformer Transformer SSL . Background and Motivation: 作者提到最近 cv 领域的两个技术潮流,一个是以 MoCo ...
2021-05-11 21:15 0 320 推荐指数:
Contrastive Self-Supervised Learning 2020-01-30 10:32:24 Source: https://ankeshanand.com/blog/2020/01/26 ...
VATT: Transformers for Multimodal Self-Supervised Learning from Raw Video, Audio and Text 2021-07-22 08:54:20 Paper: https://arxiv.org/pdf ...
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 ...
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 ...
自监督学习 自监督学习(Self-Supervised Learning)是一种介于无监督和监督学习之间的一种新范式,旨在减少深度网络对大量注释数据的需求。大量的人工标注的样本是费时耗力的。 它通过定义无注释(annotation-free)的前置任务(pretext task),为特征学习 ...