[论文笔记]20ICLR_A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representation(SimCLR) Cassie 你当像鸟,飞往你的山。2 人赞同了该文章 0 写在前面 打算用self-supervised做模型的预训练,作为self-supervised早期工作,本篇很有代表性(后面的很多工作,比如MoCo v2都是基于此),但看过一些论文解析,...
最近读到一篇很有价值的论文《A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations》,下面就为大家详细解读一下这篇论文。 一、论文背景与概述 在计算机视觉领域,学习有效的视觉表示一直是一个核心问题。传统的有监督学习方法需要大量的标注数据,而获取标注数据往往是昂贵和耗时的。对比学习作为一种无...
Contrastive Learning Framework for Abstractive Summarization SimCLS的思路很直观,首先,我们预训练一个基于MLE损失的Seq2Seq摘要生成模型,然后建立一个基于对比损失的打分模型为生成的候选摘要排序,通过分开优化生成模型和评价模型,我们能够以有监督的方式训练这两个模型,避免了复杂的强化学习方式。 具体来说,给定原文档D...
SimCLR: 一种视觉表征对比学习的简单框架《A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations》(对比学习、数据增强算子组合,二次增强、投影头、实验细节很nice),好文章,值得反复看 现在是2024年5月18日,好久没好好地看论文了,最近在学在写代码+各种乱七八糟的事情,感觉要和学术前沿脱轨了(虽...
提出SimCLR,用于视觉表征的对比学习,简化了最近提出的对比自监督学习算法,为了理解是什么使对比预测任务能够学习有用的表示,系统研究了提出框架的主要组成部分,发现: (1)数据增强的组成在定义有效的预测任务中起着关键的作用 (2)在表示和对比损失之间引入一个可学习的非线性变换,大大提高了已学习表示的质量 ...
论文:A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations 或者是:A simple framework for contrastive learning of visual representations GitHub:https://github.com/google-research/simclr ICML 2020的论文。 (为什么看这篇论文呢?因为要做实验,哈哈哈哈哈哈哈哈哈.) ...
《A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations》 作者: Ting Chen, Simon Kornblith, Mohammad Norouzi, Geoffrey Hinton 2 介绍 本文主要介绍 SimCLR框架。 定义: SimCLR:一个简单的视觉表示对比学习框架,不仅比以前的工作更出色,而且也更简单,既不需要专门的架构,也不需要储存库。
论文:A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations 或者是:A simple framework for contrastive learning of visual representations GitHub:https://github.com/google-research/simclr ICML 2020的论文。 (为什么看这篇论文呢?因为要做实验,哈哈哈哈哈哈哈哈哈.) ...
2020-A simple framework for contrastive learning of visual representations - 简单的对比学习框架.pdf,A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations Ting Chen 1 Simon Kornblith 1 Mohammad Norouzi 1 Geoffrey Hinton 1 Abstract This pap
为了了解什么使对比预测任务能够学习有用的表示形式，我们系统地研究了框架的主要组成部分。我们表明，（1）数据扩充的组合在定义有效的预测任务中起着至关重要的作用；（2）在表示和对比损失之间引入可学习的非线性变换，大大提高了学习表示的质量，（3）对比学习与监督学习相比，更大的批次规模和更多的...