自己教師あり表現学習（SSL）はコミュニティから広く注目されていますが、最近の研究では、モデルのサイズが小さくなると、そのパフォーマンスが大幅に低下すると主張しています。現在の方法は、主に対照学習に依

arxiv_reader のブックマーク 2021/08/10 12:32

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4706690680769894882/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2104.09124v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2104.09124v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2104.09124v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">DisCo：蒸留対照学習を使用した軽量モデルでの自己教師あり学習の改善策</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/%22contrastive%20learning%22">contrastive 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/attention">attention</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/embedding">embedding</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">自己教師あり表現学習（SSL）はコミュニティから広く注目されていますが、最近の研究では、モデルのサイズが小さくなると、そのパフォーマンスが大幅に低下すると主張しています。現在の方法は、主に対照学習に依</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210810#bookmark-4706690680769894882"><span class="datetime-body">2021/08/10 12:32</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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