contrastive approaches | BriefGPT

关键词contrastive approaches

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基于自监督学习的手写验证
我们研究了应用于手写验证任务上的自监督学习方法，对比了多种生成式对比式自监督学习方法和手工特征提取器以及有监督学习在 CEDAR AND 数据集上的表现。结果显示，基于 ResNet 的变分自动编码器（VAE）在准确度上超越其他生成式方法，
PDFa month ago
图像字幕编码提升零样本泛化能力
最近的视觉语言模型通过将对比方法与生成方法相结合，在下游推理任务（如零样本图像分类）上取得了最先进的效果。然而，图像分类模型的一个持续问题是它们在未知分布下的泛化能力。我们提出了图像 - 字幕编码（ICE）方法，通过直接在评估时仅强制图像条
PDF5 months ago
事件序列的自我监督学习：生成建模和对比学习的比较研究与混合方法
该研究探讨了自监督学习技术以获得事件序列的表示，进行了生成方法和对比方法的综合研究，并介绍了一种将生成和对比嵌入对齐的新方法，证明其在各种任务上至少达到现有方法的水平，并且在数据集上一直优于有监督方法。
PDF5 months ago
增强视觉语言模型的多模态组合推理能力：使用生成式负样本挖掘
通过挖掘负样本并生成具有挑战性的负样本，在两种模态（图像和文本）中显著提高大规模视觉语言模型在多模态组合推理任务中的性能。
PDF8 months ago
ICCV对比自监督表示学习流程的对比
该篇论文从训练算法、预训练数据集和最终任务的角度分析了自监督表示学习的最成功和最流行的变体 - 对比式学习，探究了各种问题，包括自监督模型与监督模型的性能比较，用于评估的当前基准，以及预训练数据对最终任务性能的影响。
PDF3 years ago
一种用于对比学习中的不确定性的简单框架
该论文介绍了一种基于 “对比分布” 的简单方法，该方法通过训练一个从表示到分布的深度网络，并使用方差来衡量置信度，从而赋予预训练的对比表示学习不确定性的能力。在实验中，作者展示了该深度不确定性模型可用于视觉解释模型行为、检测已部署模型中的新
PDF4 years ago