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NTU 课程笔记:self-supervised learning
發(fā)布時(shí)間:2025/4/5
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豆豆
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
NTU 课程笔记:self-supervised learning
小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.
1 為什么需要 self-supervision?
- 為每個(gè)新的任務(wù)都創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)集,開銷是很大的
- 有些領(lǐng)域標(biāo)注是很稀缺的(比如醫(yī)療領(lǐng)域)
- 有些領(lǐng)域 數(shù)據(jù)集太大,來不及標(biāo)注
- self-supervision 很像嬰兒學(xué)習(xí)的方式
2 什么是self-supervison
- A form of unsupervised learning where the data provides the supervision(用數(shù)據(jù)本身創(chuàng)造label)
- In general, withhold some part of the data, and task the network with predicting it
- The task defines a proxy loss, and the network is forced to learn what we really care about, e.g. a semantic representation, in order to solve it(proxy loss~~text loss)
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的NTU 课程笔记:self-supervised learning的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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