Oct, 2021
自监督学习：解耦群表示作为特征
Self-Supervised Learning Disentangled Group Representation as Feature
Tan Wang, Zhongqi Yue, Jianqiang Huang, Qianru Sun, Hanwang Zhang
TL;DR本研究提出迭代分割不变风险最小化（IP-IRM）算法，用于跨越简单的数据增强特征，对抽象语义进行对比学习，以实现对视觉表示力的进一步提升。该算法通过对训练样本的划分和最小化固定子不变对比损失，最终收敛到完全解耦的语义表示，且在各项基准测试中表现良好。