文件名称：SimCLR-in-TensorFlow-2:（至少）实现SimCLR（https
文件大小：85.15MB
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更新时间：2024-06-05 05:46:51
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SimCLR-in-TensorFlow-2 （至少）在TensorFlow 2中实现SimCLR（Chen等人）。使用tf.keras和TensorFlow的核心API的许多功能。 提供报告。 致谢 我没有从头开始编写所有代码。 这份特殊的研究论文读起来超级棒，而且常常很自然地被理解，这就是为什么我想亲自尝试一下并提出一个最小的实现的原因。 我将以下作品用于不同目的- 数据扩充政策来自此处： : 。 损失函数来自这里： : 。 从此处引用的TSNE可视化效果： : 。 除了本文之外，以下是我为了理解SimCLR而研究的文章： （此人在解释损失函数“ NT-XEnt损失”方面做得非常出色） 多亏了ML-GDE程序提供了我可以运行实验的GCP积分，并根据需要将中间结果存储在GCS存储桶中。 所有的笔记本都可以在Colab上运行。 数据集 ImageNet的子集：
【文件预览】：
SimCLR-in-TensorFlow-2-master
----Supervised_Full_Dataset.ipynb(86KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(6KB)
----Pretrained_Weights()
--------20200508-134915resnet_simclr.h5(92.36MB)
----SimCLR_ImageNet_Subset.ipynb(17KB)
----Linear_Evaluation_Imagenet_Subset.ipynb(311KB)