Demystifying Contrastive Self-Supervised Learning: Invariances, Augmentations and Dataset Biases

[nocotan]

一言でいうと

自己教師あり表現学習によるパフォーマンス向上の謎を解くための数値実験を実行．

論文リンク

https://papers.nips.cc/paper/2020/file/22f791da07b0d8a2504c2537c560001c-Paper.pdf

著者/所属機関

Senthil Purushwalkam and Abhinav Gupta
(Carnegie Mellon University)

投稿日付(yyyy/MM/dd)

2020/12

概要

自己教師あり表現学習は多くのダウンストリームのタスクで純粋な教師あり学習を超えている．
近年のパフォーマンスの向上は，インスタンス分類モデルを学習し，各画像とそのデータ拡張版を単一のクラスのサンプルとして扱うことによっている．
論文では，そうしたパフォーマンス向上の謎を解くための数値実験を行う．

新規性・差分

• 自己教師あり表現学習によるパフォーマンス向上の謎を解くための数値実験を実行．

手法

結果

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