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 我們首先探討了在標簽節點較少的圖上 GCNs 的層效應的存在性, 揭示了 GCNs 需要更多的層來維持標簽率較低的性能 結合多階段訓練框 ...
2021-12-13 22:41 1 83 推薦指數：
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 ...
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 ...
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 ...
Self-Supervised Learning with Swin Transformers 2021-05-11 20:32:02 Paper: https://arxiv.org/pdf/2105.04553.pdf Code: https://github.com ...
首先，容我吐槽一下這篇論文的行文結構、圖文匹配程度、真把我搞得暈頭轉向，好些點全靠我猜測推理作者想干嘛，😈 背景 我們知道傳統的CNN針對的是image，是歐氏空間square grid，那么使 ...
Kipf, Thomas N., and Max Welling. "Semi-supervised classification with graph convolutional networks." arXiv preprint arXiv:1609.02907 (2016 ...
