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《对比监督学习》2020综述论文
《对比监督学习》2020综述论文
上传者:
syp_net
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上传时间: 2022-03-24 21:20:16
|
文件大小: 5.18MB
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文件类型: -
对比学习
监督学习
自监督学习由于能够避免标注大规模数据集的成本而受到欢迎。它能够采用自定义的伪标签作为监督,并将学习到的表示用于几个下游任务。具体来说,对比学习最近已成为计算机视觉、自然语言处理(NLP)等领域的自主监督学习方法的主要组成部分。它的目的是将同一个样本的增广版本嵌入到一起,同时试图将不同样本中的嵌入推开。
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