最新的对比自监督学习(Contrastive Self-supervised Learning)综述论文

时间:2024-10-12 06:16:25
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文件名称:最新的对比自监督学习(Contrastive Self-supervised Learning)综述论文

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更新时间:2024-10-12 06:16:25

对比学习

自监督学习(Self-supervised learning)最近获得了很多关注,因为其可以避免对数据集进行大量的标签标注。它可以把自己定义的伪标签当作训练的信号,然后把学习到的表示(representation)用作下游任务里。最近,对比学习被当作自监督学习中一个非常重要的一部分,被广泛运用在计算机视觉、自然语言处理等领域。它的目标是:将一个样本的不同的、增强过的新样本们在嵌入空间中尽可能地近,然后让不同的样本之间尽可能地远。这篇论文提供了一个非常详尽的对比自监督学习综述。


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