Contrastive Self-Supervised Learningankeshanand.com/blog/2020/01/26/contrative-self-supervised-learning.html 对比自监督学习技术是一种很有前途的方法,也是通向强人工智能的必经之路,它通过学习编码使两种事物相似或不同的东西来构建representations。目前MoCo已经在Pascal VOC detection上超过了supervised的方法。最...
之前已经介绍过三篇自监督学习的综述。这是最近2020年10月arXiv上的又一篇论文"A Survey On Contrastive Self-supervised Learning"。 自监督学习能避免注释大型数据集带来的成本,即采用自定义pseudo-labels作为监督,并将学习的表示形式用于多个下游任务。具体而言,contrastive learning最近已成为在计算机视觉、自然语言处理...
再介绍一篇最新的Contrastive Self-supervised Learning综述论文 自监督学习(Self-supervised learning)最近获得了很多关注,因为其可以避免对数据集进行大量的标签标注。它可以把自己定义的伪标签当作训练的信号,然后把学习到的表示(representation)用作下游任务里。最近,对比学习被当作自监督学习中一个非常重要的一部分,被广...
自监督学习(Self-supervised learning)最近获得了很多关注,因为其可以避免对数据集进行大量的标签标注。它可以把自己定义的伪标签当作训练的信号,然后把学习到的表示(representation)用作下游任务里。最近,对比学习被当作自监督学习中一个非常重要的一部分,被广泛运用在计算机视觉、自然语言处理等领域。它的目标是:将一个...
自监督学习(Self-supervised learning)最近获得了很多关注,因为其可以避免对数据集进行大量的标签标注。它可以把自己定义的伪标签当作训练的信号,然后把学习到的表示(representation)用作下游任务里。最近,对比学习被当作自监督学习中一个非常重要的一部分,被广泛运用在计算机视觉、自然语言处理等领域。它的目标是:将一个...
论文标题:Contrastive Self-supervised Learning for Graph Classification 论文作者:Jiaqi Zeng, Pengtao Xie 论文来源:2020, AAAI 论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 任务:图分类。 贡献: global-global 对比 提出CSSL-Reg 提出CSSL-Pretrain ...
Keywords: contrastive learning; self-supervised learning; discriminative(有区别的) learning; image/video classification; object detection; unsupervised learning; transfer learning 翻译:自监督学习因为它可以避免给大规模数据做标注的成本而获得普及。它有能力采用自定义的伪标签做监督并使用学习好的模型表示几个下游...
最近深度学习两巨头 Bengio 和 LeCun 在 ICLR 2020 上点名 Self-Supervised Learning(SSL,自监督学习) 是 AI 的未来,而其的代表的 Framework 便是 Contrastive Learning(CL,对比学习)。 另一巨头 Hinton 和 Kaiming 两尊大神也在这问题上隔空过招,MoCo、SimCLR、MoCo V2 打得火热,这和 BERT 之后,各大公司出...
自监督学习(Self-supervised learning)可以避免对数据集进行大量的标签标注。把自己定义的伪标签当作训练的信号,然后把学习到的表示(representation)用作下游任务里。最近,对比学习被当作自监督学习中一个非常重要的一部分,被广泛运用在计算机视觉、自然语言处理等领域。它的目标是:将一个样本的不同的、增强过的新样本们...
Metrics learning + self-supervised learning 对比学习在解决什么问题? ● 如何学习 representation ●解决数据稀疏的问题 ●如何更好的利用没有label的数据 未打标的数据远远多于打标的数据,不用简直太浪费了,但是要打标又是一个耗时耗力耗钱的事儿 ●有监督学习的缺点: ...