自己教師付き転移学習

SimCLR

ニューラルネットワークを通過した後、同じサンプルの異なる拡張間の一致を最大化するシンプルなコントラスト学習フレームワーク。このアプローチは、データ拡張とバッチサイズが性能に重要であることを示しています。

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