Mar, 2020
通过多任务自监督预训练提高对于样本外泛化能力
Improving out-of-distribution generalization via multi-task self-supervised pretraining
Isabela Albuquerque, Nikhil Naik, Junnan Li, Nitish Keskar, Richard Socher
TL;DR本研究表明,在计算机视觉中,使用自监督学习获得的特征,在域泛化方面与或优于使用监督学习获得的特征,并引入了一个新的自监督预文本任务来预测对 Gabor 滤波器组的响应,使用多任务学习提高了域泛化性能。