关键词instance discrimination
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- ACL用对比学习支持聚类
该论文提出了 SCCL 框架，使用对比学习来帮助无监督聚类，有效提升类别间距离，进而在短文本聚类中达到更好的结果。研究表明，SCCL 能够显著提高精度和归一化互信息，同时有效结合自下而上的实例判别和自上而下的聚类来实现更好的聚类效果。
- AAAI为无监督视觉表示学习训练一百万类别的实例分类器
该研究提出了一种简单的无监督视觉表示学习方法，使用参数化的实例级分类器来区分数据集中的所有图像作为前提任务。这种方法解决了大规模训练的困难，并提供了一种相似度先验，以在多个视觉任务中实现了竞争性的性能表现。
- 时间信息能帮助对比自监督学习吗？
本篇论文提出了 Temporal-aware Contrastive self-supervised learning （TaCo）的方法，该方法通过选择一组强大的时态变换，不仅作为数据强化，还作为额外的自我监督来构成视频理解的重要组成部分 - ICLR实例区分对迁移学习有何好处？
本文研究了基于实例鉴别预训练的对比视觉预训练，探究了实例鉴别预训练对于转移学习的重要性，并发现了低级和中级表示对于转移学习的实际意义。同时，本文证明了传统的监督模型通过增加任务不对齐性而削弱了其可传输性，并提出了一种基于实例的无约束监督预训 - 从未标记的视频中进行表征学习：看着世界走过去
本研究提出了使用视频自然增广的无标签视频学习方法，可以有效地提取单个图像的表示，并可用于各种时间和非时间任务中。