Demystifying Contrastive Self-Supervised Learning: Invariances, Augmentations and Dataset Biases #35
Description
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
