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自监督学习又可以分为对比学习(contrastive learning)和生成学习(generative learning)两条主要的技术路线。
比学习的核心思想是将正样本和负样本在特征空间对比#xff0c;从而学习样本的特征表示#xff0c;使得样本与正样本的特征表示尽可能接近。正样本和负…起源和定义
自监督学习又可以分为对比学习(contrastive learning)和生成学习(generative learning)两条主要的技术路线。
比学习的核心思想是将正样本和负样本在特征空间对比从而学习样本的特征表示使得样本与正样本的特征表示尽可能接近。正样本和负样本是使用代理任务(pretext task)来定义的 代理任务定义了样本之间的相似性给定一个样本与之相似的样本就是正样本而不相似的样本就是负样本
[1]李希,刘喜平,李旺才等.对比学习研究综述[J].小型微型计算机系统,2023,44(04):787-797.DOI:10.20009/j.cnki.21-1106/TP.2022-0538. 对比学习研究现状 构造多视图样本 将同一幅图像在多个不同视图下的表达分别进行特 征提取, 然后进行对比学习, 有利于提升模型的效 果. 在视频分析中, 如对同一幅图像分别提 取光流、语义分割、关键点等多视图特征, 然后进行 对比学习, 提升了视频特征表达能力 图像语义增广是一种直接对图像中物体的语义 进行修改的图像增广方法, 如将图像中的物体的颜 色或角度进行改变. [2]张重生,陈杰,李岐龙等.深度对比学习综述[J].自动化学报,2023,49(01):15-39.DOI:10.16383/j.aas.c220421.
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