无监督/半监督/对比学习
对比学习文献介绍，包含Ts2vec等 · 对比学习是一种机器学习方法，主要用于无监督或半监督学习，特别是在深度学习中，它通过比较相似的实例（正样本）和不相似的 ...
监督、半监督、无监督、自监督学习方法之间的区别概念辨别监督学习（Supervised Learning）：利用大量的标注数据来训练模型，模型最终学习到输入和输出 ...
无监督、有监督学习总结（及半监督学习的优缺点？？） - CSDN博客
一开始我总是产生一些关于自监督、半监督、无监督、有监督的疑问，后来通过一定的学习之后我发现，它们是之间的关系大有不同，下面我们具体来总结一下：.
在深度学习中，有六种主要的学习范式，包括监督学习、半监督学习、无监督学习、自监督学习、强化学习和对比学习。这些范式各有特点，适用于不同的问题和 ...
Weakly-supervised Contrastive Learning for Unsupervised Object Discovery. Authors:Yunqiu Lv, Jing Zhang, Nick Barnes, Yuchao Dai. Unsupervised ...
自监督、半监督和有监督全涵盖，四篇论文遍历对比学习的研究进展
本文通过四篇相关论文对自监督学习中的对比学习（Contrastive Learning）进行了深入的探讨。 自监督学习意思是使用非人工标记数据进行学习。在机器学习中， ...
SCOB: Universal Text Understanding via Character-wise Supervised Contrastive Learning with Online Text Rendering for Bridging Domain Gap.
CA-TCC: 半监督时间序列分类的自监督对比表征学习《Self ... - 博客园
然后对模型进行训练，以预测图像的旋转角度，以此作为分类任务。 对比学习最近显示出了它比借口任务更强的能力，可以从无标签数据中学习表征。对比学习 ...
初始的对比学习方法[2-3]是自监督学习的一种, 目标是通过无标注数据的自我监督学习, 获得良好的特征表达. 随着技术的发展, 对比学习研究已经拓展到监督学习和半监督学习中( ...
深度学习（十八）——Bi-directional RNN, Prompt Learning, 无监督 ...
美团提出基于对比学习的文本表示模型（ConSERT）. 参考. https://mp.weixin.qq.com/s/sDkGAhnFC027XjpUImeatw. 自监督、半监督、无监督学习，傻傻分不清楚？
用SimCLR 提高自监督与半监督学习效果- 技术分享 - tf.wiki 社区
使用此对比目标升级神经网络参数会对应视图的表征造成互相“吸引”，而非对应视图的表征则互相“排斥”。 首先，SimCLR 从原始数据集中随机选取样本，结合几种 ...
无监督学习、半监督学习和自监督学习的区别与联系 - 百度智能云
... 学习。常见的自监督学习算法包括语言模型和对比学习等。 区别与联系. 区别：这四种学习范式的主要区别在于它们的训练数据和目标不同。在监督学习中 ...
与无监督对比学习中所使用数据增强之关系#29 - GitHub
对比学习里我在21年那会尝试用strong aug的方式是不work的。我的理解是，无监督没有任何正确信息的监督（半监督是有部分label的），所以无监督的方式 ...
自监督学习与半监督学习. 与不涉及人类标记数据的自监督学习不同，半 ... 16 “无监督视觉表示学习的动量对比”，arXiv，2019 年11 月13 日（最后 ...
为了学到更加通用的特征表示，本文使用孪生网络架构，采用对比学习构造辅助任务，训练模型使相似样本聚合，不相似样本分散。SCSSL-Self包括如下3个步骤。 (1) 给定任意图像xk， ...
进化网络模型: 无先验知识的自适应自监督持续学习 - 电子与信息学报
与SimCLR(仅将增强后的对视为正样本，无监督)和SupCon(基于标签形成正样本集合，监督)不同，本文提出一种新的半监督分割方法：对抗伪监督学习损失，它结合了对比学习+伪监督的 ...
在半监督学习中，一个典型的例子是Mean-Teacher。与对抗网络类似，其整体架构包含了两个网络：teacher 网络和student 网络。
浅聊对比学习（Contrastive Learning）-极市开发者社区
实验证明对比学习需要比有监督学习需要更强的data agumentation. 实验证明无监督对比学习会在更大的模型上受益 ... 提出了一个基于对比学习半监督学习框架， ...
文献阅读-有监督的对比学习Supervised Contrastive Learning提高图像分类效果 · 有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的区别 · 有监督对比学习Supervised ...
WCL旨在解决现有对比学习框架中的类冲突问题，并在不同的数据集上提高了自监督表示品质，尤其是在半监督学习中达到了新的最优结果。