自己教師付き転移学習

BYOL

ネガティブサンプルを使用せず、非対称なアーキテクチャと予測子を持つ2つのネットワークに依存する自己教師あり学習手法。BYOLは、勾配停止とモーメンタム更新により自明な崩壊を回避します。

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