自監督學習(Self-Supervised Learning)多篇論文解讀（上）
自監督學習(Self-Supervised Learning)多篇論文解讀（上） 前言 Supervised deep learning由於需要大量標注信息，同時之前大量的研究已經解決了許多問題。所以近期大家的研究關注點逐漸轉向了Unsupervised learning，許多頂 ...
原文：自監督學習(Self-Supervised Learning)多篇論文解讀（下）
自監督學習 Self Supervised Learning 多篇論文解讀 下 之前的研究思路主要是設計各種各樣的pretext任務，比如patch相對位置預測 旋轉預測 灰度圖片上色 視頻幀排序等等。CVPR 和ICCV 上，Google Brain的幾個研究員發表了兩篇論文，從另外的視角分析和研究self supervised learning問題。兩篇paper名字分別是：Revisiti ...
2020-05-30 06:42 0 1476 推薦指數：
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1、定義： 自監督學習主要是利用輔助任務（pretext）從大規模的無監督數據中挖掘自身的監督信息，通過這種構造的監督信息對網絡進行訓練，從而可以學習到對下游任務有價值的表征。（也就是說自監督學習的監督信息不是人工標注的，而是算法在大規模無監督數據中自動構造監督信息，來進行監督學習或訓練 ...
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一些參考資料: [1] 李宏毅機器學習教學視頻 semi-supervise [2] 李宏毅視頻的文字稿 (上面兩個資料的講解順序是：semi-supervised generative model --> low density assumption --> ...
半監督學習 Semi-Supervised-Learning
SSL按照統計學習理論的角度包括直推(Transductive)SSL和歸納(Inductive)SSL兩類模式。直推SSL只處理樣本空間內給定的訓練數據，利用訓練數據中有類標簽的樣本和無類標簽的樣例進行訓練，預測訓練數據中無類標簽的樣例的類標簽；歸納SSL處理整個樣本空間中所有給定和未知的樣例 ...