重新評估資料增強方式是simclr取得成功的關鍵之一,之前的文章設計了一系列複製的資料增強,
我們發現只需要隨機裁剪就夠了
如圖3所示，它建立了一系列包含上述兩個任務的**性任務。
資料增強操作的組成對於學習良好的表示形式至關重要
為了系統地研究資料擴充的影響，我們在這裡考慮幾種常見的擴充。一類擴充涉及資料的空間/幾何變換，例如裁剪和調整大小（水平翻轉），旋轉（gidaris等，2018）和剪下（de-vries＆taylor，2017）。另一種型別的增強涉及外觀變換，例如顏色失真（包括顏色下降，亮度，對比度，飽和度，色相）（howard，2013； szegedy等，2015），高斯模糊和sobel濾波。圖4視覺化了我們在這項工作中研究的擴充
有監督學習和無監督學習 無監督學習
一.無監督學習包含的演算法 聚類 kmeans聚類演算法 降維 pca 之所以叫無監督學習 是因為模型是從無標籤的資料開始學習，沒有目標值。二.kmeans聚類 1.聚類演算法步驟 定義 將高維資料轉化為低維資料的過程，在此過程中可能會捨棄原有資料，創造新的變數 作用 降低原始資料的維數 複雜度 損...
自監督學習之SimCLR總結
本文提出了simclr 乙個生成視覺表達 representation 的簡單對抗學習框架。我們簡化了近些年提出的對抗學習的框架，我們的演算法不需要特殊的結構和龐大的儲存體 memory bank 為了理解到底什麼使得這種對抗學習能夠學得有用3的表達，我們系統的研究了我們框架中的基本的元件 1.資料...
機器學習中的有監督學習，無監督學習，半監督學習
在機器學習 machine learning 領域，主要有三類不同的學習方法 監督學習 supervised learning 非監督學習 unsupervised learning 半監督學習 semi supervised learning 監督學習 通過已有的一部分輸入資料與輸出資料之間的對應...