本文是蒸馏学习综述系列的第四篇文章,Knowledge Distillation and Student-Teacher Learning for Visual Intelligence: A Review and New Outlooks的一个翻译。
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Abstract摘要最近的图像表征学习自监督方法通过由输入的编码器生成的之间的来进行学习。主要挑战是防止发生坍塌,即编码器生成恒定或无信息的向量。我们提出了与大多数解决相同问题的其他方法不同,并且在多项下游任务上取得了与最先进方法相当的结果。此外,我们表明,方差正则化项能够稳定其他方法的训练,并带来性能提升。
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