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May, 2023
使用函数最大相关性在图像层次中进行特征学习
Feature Learning in Image Hierarchies using Functional Maximal Correlation
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Bo Hu, Yuheng Bu, José C. Príncipe
TL;DR
通过将视图相似性视为依赖关系并通过正交性确保对比性，HFMCA 在自监督学习中实现了更快的收敛和增加的稳定性，从像素和补丁到全图定义和测量图像层次结构内的依赖关系，提供了强大的解释性并揭示了监督和自监督之间的相似性。
Abstract
This paper proposes the
hierarchical functional maximal correlation algorithm
(HFMCA), a hierarchical methodology that characterizes dependencies across two hierarchical levels in
multiview systems
. By framing vi
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