最大の情報を保持することは、自己教師あり学習方法論を設計する際の原則の1つです。この目標を達成するために、対比学習は、画像ペアを対比する暗黙の方法を採用しています。ただし、保存のために単に対照的な推定

arxiv_reader のブックマーク 2021/09/10 11:35

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4708126778920332642/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2109.04379v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2109.04379v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2109.04379v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">保存学習は、多様なコンテキストを再構築することにより、自己教師あり医用画像モデルを改善します</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/%22contrastive%20learning%22">contrastive learning</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/self-supervised">self-supervised</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/estimation">estimation</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">最大の情報を保持することは、自己教師あり学習方法論を設計する際の原則の1つです。この目標を達成するために、対比学習は、画像ペアを対比する暗黙の方法を採用しています。ただし、保存のために単に対照的な推定</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210910#bookmark-4708126778920332642"><span class="datetime-body">2021/09/10 11:35</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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