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Enhancing Self-Supervised Learning with Semantic Pairs A New Dataset and Empirical Study

Created by
  • Haebom

저자

Mohammad Alkhalefi, Georgios Leontidis, Mingjun Zhong

개요

인스턴스 차별은 데이터셋 내의 개별 인스턴스를 별개의 클래스로 취급하는 자기 지도 표현 학습 패러다임입니다. 일반적으로 각 인스턴스에 확률적 변환을 적용하여 두 개의 다른 뷰를 생성하여 모델이 이러한 뷰에서 공통의 기본 객체에 불변하는 표현을 학습하도록 장려합니다.

시사점, 한계점

자기 지도 학습 방법론으로, 레이블 없이 학습 가능
인스턴스 간의 차이를 학습하여 특징을 추출
확률적 변환에 의존하여 뷰를 생성, 변환 설정에 따른 성능 변화 가능성
인스턴스 간의 미묘한 차이를 구별하기 어려울 수 있음
모델의 일반화 능력 평가 필요
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