目前正負樣本的構造和選擇大部分還是采用數據增強,依賴於人的經驗和直覺,可能並不是有效的,也缺少可解釋性。 本文在特征層面進行data manipulation來提供更加explainable和eff ...
目錄 概 主要內容 reweight 擬合概率 P t,s theta 實驗的細節 疑問 Bai T., Chen J., Zhao J., Wen B., Jiang X., Kot A. Feature Distillation With Guided Adversarial Contrastive Learning. arXiv preprint arXiv . , . 概 本文是通過固定 ...
2020-10-05 23:29 0 464 推薦指數:
目前正負樣本的構造和選擇大部分還是采用數據增強,依賴於人的經驗和直覺,可能並不是有效的,也缺少可解釋性。 本文在特征層面進行data manipulation來提供更加explainable和eff ...
Contrastive Self-Supervised Learning 2020-01-30 10:32:24 Source: https://ankeshanand.com/blog/2020/01/26 ...
最近深度學習兩巨頭 Bengio 和 LeCun 在 ICLR 2020 上點名 Self-Supervised Learning(SSL,自監督學習) 是 AI 的未來,而其的代表的 Framework 便是 Contrastive Learning(CL,對比學習)。 另一巨頭 Hinton ...
Representation Learning with Contrastive Predictive Coding ...
從對比學習(Contrastive Learning)到對比聚類(Contrastive Clustering) 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 想要了解對比聚類,首先應該清楚對比學習的整個過程。最經典的對比學習的文章 ...
目錄 概 主要內容 alg2, alg3 一些有趣的實驗指標 Hardness measure Adversarial distance Nicolas Papernot ...
目錄 概 主要內容 流程 projection head g constractive loss augmentation ...
動機 本文是2022年WWW的一篇論文。用戶與物品的交互通常由多種意圖驅使,但是這些意圖通常是潛在的,為了研究意圖對序列推薦的作用,作者提出了一個通用范式ICL,它的核心思想是學習到用戶的意圖並通過 ...