深入理解SWAV：基于对比聚类分配的自监督学习方法

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于 2025-04-12 15:33:14 发布

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分类专栏：大数据与人工智能文章标签：聚类学习方法机器学习个人开发

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在计算机视觉领域，自监督学习近年来备受瞩目，它旨在从无监督的视觉数据中提取有效表示。本文将从数学角度深入剖析SWAV（Swapping Assignments between Views）这一强大的自监督学习方法，探讨其工作原理、关键技术以及与其他方法的差异。

SWAV方法概述

定义

首先，我们有两个图像特征 $z_t$

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