Self-Supervised Transfer

SimCLR

Framework simple d'apprentissage contrastif qui maximise l'accord entre différentes augmentations du même échantillon après passage par un réseau neuronal. Cette approche démontre que l'augmentation de données et la taille du batch sont cruciales pour les performances.

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