Contrastive Self-Supervised Learning 2020-01-30 10:32:24 Source: https://ankeshanand.com/blog/2020/01/26 ...
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,这可能会导致倾向热门的item,特别是对冷启动非常不友好。这篇论文引入来在CV NLU中取得成功的对比学习方法,通过一个辅助任务来帮助主任务模型和底层embedding得到更充分的训练。 模型结构 模型结构如上图所示, ...
2022-02-22 11:57 2 658 推荐指数:
Contrastive Self-Supervised Learning 2020-01-30 10:32:24 Source: https://ankeshanand.com/blog/2020/01/26 ...
Self-Supervised Learning with Swin Transformers 2021-05-11 20:32:02 Paper: https://arxiv.org/pdf/2105.04553.pdf Code: https://github.com ...
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监督信息不是人工标注的,而是算法在大规模无监督数据中自动构造监督信息,来进行监督学习或训练 ...
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 ...
Large-scale Bisample Learning on ID Versus Spot Face Recognition Abstract 在真实 ...
Large-Scale Adversarial Training for Vision-and-Language Representation Learning 2020-06-12 10:25:21 Paper: https://arxiv.org/abs ...
Abstract We aim at constructing a high performance model for defect detection that detects ...