一般的な視覚表現学習のための相互対照学習（MCL）と呼ばれる共同学習方法を提示します。 MCLの中心的な考え方は、モデルのコホート間で相互作用と対照的な分布の転送を実行することです。 MCLの恩恵を受

arxiv_reader のブックマーク 2021/04/27 12:02

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4701819210352669250/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2104.12565v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2104.12565v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2104.12565v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">視覚表現学習のための相互対照学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22contrastive%20learning%22">contrastive learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22transfer%20learning%22">transfer learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/self-supervised">self-supervised</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/few-shot">few-shot</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22representation%20learning%22">representation learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">一般的な視覚表現学習のための相互対照学習（MCL）と呼ばれる共同学習方法を提示します。 MCLの中心的な考え方は、モデルのコホート間で相互作用と対照的な分布の転送を実行することです。 MCLの恩恵を受</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210427#bookmark-4701819210352669250"><span class="datetime-body">2021/04/27 12:02</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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