如何评价Deepmind自监督新作BYOL？ - 知乎
BYOL使用了Teacher-Student架构进行自监督训练（其中Teacher Network是Student Network的历史版本的EMA），在没有任何负样本约束的情况下达到了自监督学习的SOTA效果。
如何评价Deepmind自监督新作BYOL？ - 知乎
BYOL的目标是学习图像表示 yθ，然后将其用于下游任务。 如图2和图8所示，BYOL使用两个神经网络进行学习，即在线网络和目标网络。
BYOL与SimSiam结论矛盾？ - 知乎
BYOL采用了动量更新的encoder来保证两边encoder出来的表征不会坍塌，而SimSiam尽管采用了孪生的encoder，但是它用了stop-gradient的方式来保证两边的表征不会塌陷。 当然SimSiam …
Oracle Database Inventory in Azure SaaS (Autonomous DB) with …
Oct 25, 2024 · Autonomous databases running in BYOL mode will then be included in the overview of all Oracle databases and also considered by the licensing. Oracle Autonomous …
如何评价MAPLE实验室提出的自监督方法AdCo？与MoCo和BYOL …
首先，从比较纯粹的实用主义角度来说，MoCo V2甚至SimCLR这类基于负样本的对比学习方法，自监督训练的时间都是相比BYOL较少的。 这点不难理解，MoCo V2和SimCLR 不需要基 …
如何评价Kaiming He团队的MoCo v3？ - 知乎
认真的读了一下论文，还是对He表示大大的钦佩，非常细致的工作。 首先MoCo v3不应该是这篇论文的重点，这篇论文的重点应该是将目前无监督学习最常用的对比学习应用在ViT上。MoCo …
2024年对比学习 (contrastive learning)有没有深入的理论分析和相 …
Self-predictive unsupervised learning methods such as BYOL or SimSiam have shown impressive results, and counter-intuitively, do not collapse to trivial representations. In this work, we aim at …
NNCLR这篇文章，究竟用的是infoNCE loss还是预测的MSE loss …
发现去掉数据增广对NNCLR的影响是最小的，对SimCLR和BYOL的影响是十分巨大的。 3，预训练的epoch对模型效果的影响
对比学习论文综述【论文精读】 - 知乎
Jan 1, 2022 · 分段： 第一阶段：百花齐放 01:48 InstDisc 07:01 InvaSpread 10:30 CPC 12:59 CMC 第二阶段：CV双雄 18:28 MoCov1 23:00 SimCLRv1 31:00 MoCov2 36:14 SimCLRv2 …
什么是自监督学习和半监督学习？ - 知乎
个人理解, self-supervised learning (自监督学习)和semi-supervised learning (半监督学习)是两个正交 (不同)的概念。 半监督如其他回答所说，主要是关心如何利用好大量无标注数据和少量有 …