対照学習は、ラベルのないデータから表現を学習する際の重要なツールとなっています。これは主に、同じ画像からのビューなどのポジティブデータペア間の距離を最小化し、異なる画像からのビューなどネガティブ

arxiv_reader のブックマーク 2023/08/22 11:47

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4741107377082269647/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2301.02009v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2301.02009v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2301.02009v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">並べ替えによる学習: グループ順序制約による自己教師あり学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</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/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/differentiable">differentiable</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> 対照学習は、ラベルのないデータから表現を学習する際の重要なツールとなっています。これは主に、同じ画像からのビューなどのポジティブ データ ペア間の距離を最小化し、異なる画像からのビューなどネガティブ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230822#bookmark-4741107377082269647"><span class="datetime-body">2023/08/22 11:47</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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