自監督學習 自監督學習 Self Supervised Learning 是一種介於無監督和監督學習之間的一種新范式，旨在減少深度網絡對大量注釋數據的需求。大量的人工標注的樣本是費時耗力的。 它通過定義無注釋 annotation free 的前置任務 pretext task ，為特征學習提供代理監督信號。 pretext task 在預訓練階段，使用偽標記當作標簽進行網絡權重訓練。因此在自監督 ...
2020-07-14 08:43 0 602 推薦指數：
標簽: 自監督、 圖神經 動機 首先, 由於很難改變 GCNs 固有的淺層結構, 如何設計一種基於 GCNs 的一致高效的訓練算法來提高其在標簽節點較少的圖上的泛化性能？ 其次, 如何利用基於大量未標記數據的自監督學習方法的優勢, 來提高所提出的訓練算法的性能？ 貢獻 ...
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 ...
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。CVPR19和ICCV19上，Google Brain的幾個研究員發表了兩篇論文 ...
Contrastive Self-Supervised Learning 2020-01-30 10:32:24 Source: https://ankeshanand.com/blog/2020/01/26 ...
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 ...
Self-Supervised Learning with Swin Transformers 2021-05-11 20:32:02 Paper: https://arxiv.org/pdf/2105.04553.pdf Code: https://github.com ...
論文標題：Bootstrap Your Own Latent A New Approach to Self-Supervised Learning 論文方向：圖像領域 論文來源：NIPS2020 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2006.07733 論文代碼 ...
Bootstrap Your Own Latent A New Approach to Self-Supervised Learning Intro 文章提出一種不需要負樣本來做自監督學習的方法，提出交替更新假說解釋EMA方式更新target network防止collapse的原因 ...
