私たちの仕事は、既存の主流の自己監視学習方法の構造化された欠点を明らかにします。自己監視型学習フレームワークは通常、一般的な完全なインスタンスレベルの不変性仮説を当然のことと見なしますが、背後にある落

arxiv_reader のブックマーク 2021/12/16 12:54

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4712628740789888706/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2112.08132v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2112.08132v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2112.08132v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">自動化された教師なし外れ値アービトレーションによる自己監視学習の改善</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/unsupervised">unsupervised</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/augmentation">augmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><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/OOD">OOD</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/bias">bias</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/contrastive">contrastive</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/self-supervised">self-supervised</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">私たちの仕事は、既存の主流の自己監視学習方法の構造化された欠点を明らかにします。自己監視型学習フレームワークは通常、一般的な完全なインスタンスレベルの不変性仮説を当然のことと見なしますが、背後にある落</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211216#bookmark-4712628740789888706"><span class="datetime-body">2021/12/16 12:54</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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