SimCLR:対照学習により自己教師学習の性能を向上１．SimCLR:対照学習により自己教師学習の性能を向上 ・同じ画像同士の特徴量を最大化しつつ違う画像同士の特徴量を最小化する事を対照学習という ・SimCLRは自己教師および半教師でありながら対照学習により教師あり学習に迫るスコアを達成 ・対照学習ではデータ水増しを行うがランダムな切り抜きとランダムな色ズレの組み合わせが有効 ２．SimCLRとは？ 以下、ai.googleblog.comより「Advancing Self-Supervised and Semi-Supervised Learning with SimCLR」の意訳です。元記事の投稿は2020年4月8日、Ting ChenさんとGeoffrey Hintonさん(ホントか！？)による投稿です。 写真のCrop(切り抜き)が重要と言う事で、Crop(作物)の写真をCrop(切り抜き)しているように見えるアイキャッチ画像のク
