標準的な対比学習は、ℓ_2 正規化を使用して抽出された特徴に作用します。ただし、ドメイン適応タスクの場合、標準パラダイムを使用した対照学習はうまく機能しないことがわかります。その主な理由は、最適化中に

arxiv_reader のブックマーク 2022/11/22 13:55

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4728448222334090148/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.06021v4" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.06021v4" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2111.06021v4" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ドメイン適応のための確率的対照学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22semantic%20segmentation%22">semantic segmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/semi-supervised">semi-supervised</a>]</li><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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22domain%20adaptation%22">domain adaptation</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/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">標準的な対比学習は、ℓ_2 正規化を使用して抽出された特徴に作用します。ただし、ドメイン適応タスクの場合、標準パラダイムを使用した対照学習はうまく機能しないことがわかります。その主な理由は、最適化中に</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20221122#bookmark-4728448222334090148"><span class="datetime-body">2022/11/22 13:55</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

このブックマークにはスターがありません。
最初のスターをつけてみよう！