对比学习
关注
分享
扫一扫
文章平均质量分 90
AIM086
这个作者很懒，什么都没留下…
展开
-
对比学习方法（3）——BYOL
BYOL（Bootstrap Your Own Latent）是一种无监督对比学习方法，旨在通过学习增强表示的自监督学习来训练神经网络。与传统的对比学习方法（如SimCLR、MoCo等）不同，BYOL不依赖于负样本或对比的负对，而是通过一种创新的设计，利用两个网络（在线网络和目标网络）的交互来学习表示。这种设计简化了训练过程，同时避免了对大量负样本的需求。原创 2025-01-22 17:38:27 · 875 阅读 · 0 评论 -
对比学习方法（1）——SimCLR
SimCLR（Simple Contrastive Learning of Representations）是由Google Research提出的一种基于对比学习的无监督学习方法，特别用于学习图像的表示。它的核心思想是通过对比学习来构建有意义的特征表示，使得模型可以在没有标签数据的情况下，通过相似性学习来获得有效的特征。原创 2025-01-16 15:02:49 · 1682 阅读 · 0 评论 -
指数移动平均（Exponential Moving Average, EMA）
指数移动平均（EMA）是一种加权平均方法，用于计算一组时间序列数据的平滑平均值。它在计算平均值时，对近期数据赋予更高的权重，而对较早的数据赋予较低的权重。相对于简单平均值，EMA 更敏感于最新的数据变化。原创 2025-01-03 15:39:10 · 2715 阅读 · 0 评论 -
对比学习方法（2）——MoCo，无监督动量对比学习
无监督动量对比学习（Unsupervised Momentum Contrastive Learning, 简称 MoCo） 是一种用于无监督表征学习的对比学习方法。MoCo 的目标是通过对比，学习一个，生成能够区分不同实例的有用特征表示，而不需要显式的标签信息。原创 2025-01-02 22:13:07 · 1028 阅读 · 0 评论