”对比学习“ 的搜索结果

     对比学习是一种自监督学习方法，用于在没有标签的情况下，通过让模型学习哪些数据点相似或不同来学习数据集的一般特征。 让我们从一个简单的例子开始。想象一下，你是一个试图理解世界的新生婴儿。在家里，假设你有...

     在深度学习中, 如何利用大量、易获取的无标注数据增强神经网络模型的特征表达能力, 是一个具有重要意义的研究问题, 而对比学习是解决该问题的有效方法之一, 近年来得到了学术界的广泛关注, 涌现出一大批新的研究方法...

     下面这张画详细解释了该模型原理，假设我们的batch-size为256，这样我们就有256张图片数据，通过数据增强操作我们得到256张增强图片，对于图片x1来说x1’为正样本，剩下的图片都是负样本（包括原始的图片以及数据...

     引入深度学习的成功往往依赖于海量数据的支持，其中对于数据的标记与否，可以分为监督学习和无监督学习。1. 监督学习：技术相对成熟，但是对海量的数据进行标记需要花费大量的时间和资源。2. 无监督学习：自主发现...

     对比学习最近在 3D 场景理解任务中展示了无监督预训练的巨大潜力。然而，大多数现有工作在建立对比度时随机选择点特征作为锚点，导致明显偏向通常在 3D 场景中占主导地位的背景点。此外，对象意识和前景到背景的辨别...

     对比学习的核心思想是在无监督的情况下，学习出能够区分正例和负例的特征表示。对于一个给定的数据样本，正例是来自与该样本相似的其他样本，而负例是与该样本不相似的样本。通过最大化正例之间的相似度，同时最小化...

     点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨parasol@知乎 （已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/521614413编辑丨极市平台导读本文通过解读对比学习的经典论文和综述，介绍...

     对比学习（Contrastive Learning）是一种自监督学习方法，它的核心目标是学习数据的表示（representation），使得相似的数据点在表示空间中靠近，而不相似的数据点在表示空间中远离。这种方法不依赖于标签数据，而是...

     本文是对过去几个月来利用对比学习的思想来优化多模态学习任务的思路的总结，主要包含以下几个方面：为什么要用对比学习、跨模态中对比学习怎么用、对比的过程中负样本是不是越多越好、要不要推远所有的负样本、样本...

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