[B! gradient][contrastive learning] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

gradientとcontrastive learningに関するarxiv_readerのブックマーク (51)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2308.03586v3
arxiv_reader 2024/08/15
dataset

gradient

satellite

domain

self-supervised

contrastive learning

metric

transformer

arXiv reaDer

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2408.05775v1
arxiv_reader 2024/08/13
self-supervised

arXiv reaDer

classification

gradient

contrastive learning

benchmark

adaptation

zero-shot

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2209.15525v3
arxiv_reader 2024/07/30
self-supervised

gradient

contrastive learning

knowledge distillation

arXiv

pre-training

arXiv reaDer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2406.03720v1
arxiv_reader 2024/06/07
contrastive learning

arXiv reaDer

arXiv

gradient

metric

human
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2402.15239v1
arxiv_reader 2024/02/26
3D

dataset

segmentation

arXiv

arXiv reaDer

contrastive learning

domain

gradient
リンク
GraSS: リモートセンシング画像セマンティックセグメンテーションのための勾配ガイド付きサンプリング戦略を使用した対照学習
arxiv_reader 2023/11/29
自己教師あり対比学習 (SSCL) は、リモートセンシング画像 (RSI) の理解において重要なマイルストーンを達成しました。その本質は、下流タスクに有益な多数のラベルなし画像から画像特徴を抽出す

dataset

bias

arXiv reaDer

unsupervised

self-supervised

contrastive learning

gradient

adaptation

arXiv

semantic segmentation
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.14905v1
arxiv_reader 2023/11/28
contrastive learning

arXiv

dataset

arXiv reaDer

gradient

benchmark
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2311.00358v1
arxiv_reader 2023/11/02
arXiv

arXiv reaDer

contrastive learning

representation

augmentation

gradient

self-supervised
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.08888v1
arxiv_reader 2023/09/19
dataset

arXiv reaDer

pre-training

arXiv

contrastive learning

OOD

gradient

segmentation

representation
リンク
情報理論に基づくヒューリスティックプログレッシブマルチビューコーディング
arxiv_reader 2023/08/24
マルチビュー表現学習は、共有コンテキストの複数のビューから包括的な情報を取得することを目的としています。最近の研究では、対比学習をさまざまなビューにペアワイズ方式で直観的に適用していますが、これは依

contrastive learning

representation learning

arXiv reaDer

self-supervised

arXiv

gradient
リンク
教師なしドメイン適応のための対照的バイプロジェクター
arxiv_reader 2023/08/15
本稿では、既存のUDA法を改善できる、コントラストバイプロジェクタ(CBP)に基づく新しい教師なしドメイン適応(UDA)法を提案する。これはここでは CBPUDA と呼ばれており、特徴抽出器 (FE

classification

gradient

domain

contrastive learning

loss function

arXiv

adversarial

arXiv reaDer

unsupervised
リンク
MetaMask: 自己教師あり学習のための次元交絡因子の再考
arxiv_reader 2023/08/11
自己教師あり学習への成功したアプローチとして、対照学習は、入力サンプルの歪み間で共有される不変の情報を学習することを目的としています。対照的学習は、サンプリング戦略とアーキテクチャ設計において継続的な

classification

benchmark

representation

contrastive learning

self-supervised

arXiv reaDer

gradient

arXiv
リンク
MetAug：メタ機能拡張による対照学習
arxiv_reader 2023/08/10
対照学習にとって重要なことは何ですか？対照学習は、有益な機能、つまり「ハード」（ポジティブまたはネガティブ）機能に大きく依存していると私たちは主張します。初期の作品には、複雑なデータ拡張と大きなバッチ

regularization

gradient

dataset

contrastive learning

representation

benchmark

arXiv

augmentation

arXiv reaDer
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.12732v2
arxiv_reader 2023/07/25
CLIP は、言語教師付きビジュアル事前トレーニングフレームワークとして有望であり、幅広いタスクにわたって優れたパフォーマンスを実現します。この論文は、大きな教師 CLIP モデルによって監視され

pre-training

arXiv

classification

distillation

gradient

arXiv reaDer

benchmark

zero-shot

contrastive learning
リンク
MetaMask: 自己教師あり学習のための次元交絡因子の再考
arxiv_reader 2023/07/21
自己教師あり学習への成功したアプローチとして、対照学習は、入力サンプルの歪み間で共有される不変の情報を学習することを目的としています。対照的学習は、サンプリング戦略とアーキテクチャ設計において継続的な

representation

classification

gradient

self-supervised

arXiv reaDer

contrastive learning

benchmark

arXiv
リンク
GraSS: リモートセンシング画像セマンティックセグメンテーションのための勾配ガイド付きサンプリング戦略を使用した対照学習
arxiv_reader 2023/06/29
自己教師あり対比学習 (SSCL) は、リモートセンシング画像 (RSI) の理解において重要なマイルストーンを達成しました。その本質は、下流タスクに有益な多数のラベルなし画像から画像特徴を抽出す

dataset

adaptation

bias

contrastive learning

arXiv reaDer

gradient

arXiv

unsupervised

semantic segmentation

self-supervised
リンク
CLC: 対照表現学習によるクラスターの割り当て
arxiv_reader 2023/06/12
クラスタリングは、手動による注釈を付けずにサンプルをクラスターにグループ化するという重要かつ困難なタスクのままです。最近の研究では、自己教師あり学習から学習した特徴表現に対してクラスタリングを実行す

gradient

arXiv

representation learning

arXiv reaDer

benchmark

self-supervised

clustering

contrastive learning

dataset
リンク
調整された対照学習
arxiv_reader 2023/05/31
最近、対照学習ベースの損失関数は、その最先端 (SOTA) パフォーマンスのおかげで、視覚的な自己教師あり表現学習においてますます人気が高まっています。最新の対照学習法のほとんどは、アンカーごとに 1

arXiv reaDer

dataset

arXiv

self-supervised

gradient

representation learning

contrastive learning

loss function
リンク
調整された対照学習
arxiv_reader 2023/05/19
最近、対照学習ベースの損失関数は、その最先端 (SOTA) パフォーマンスのおかげで、視覚的な自己教師あり表現学習においてますます人気が高まっています。 SimCLR などの最新の対照学習損失関数のほ

self-supervised

dataset

loss function

gradient

arXiv reaDer

representation learning

arXiv

contrastive learning
リンク
DisCo-CLIP: メモリ効率のよい CLIP トレーニングのための分散コントラスト損失
arxiv_reader 2023/04/18
対照学習モデルをトレーニングする際の対照損失のメモリ消費を削減するために、分散メモリ効率の高い CLIP トレーニングアプローチである DisCo-CLIP を提案します。私たちのアプローチは、コン

arXiv

contrastive learning

arXiv reaDer

gradient
リンク
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