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Moco: 一个可学习的元优化器用于组合优化
Moco 是一个完全可学习的元优化器，使用基于当前搜索状态提取的特征来更新解构建过程，适应不同的计算预算，表现优于其他方法。
PDF5 months ago
自监督教师的蒸馏
提出一种名为 MOMA 的框架，通过三种不同的知识转移机制在自我监督的方式下，将来自 MoCo 和 MAE 的知识合作起来，从而产生紧凑的学生模型，在计算效率方面具有极高的蒙面率和显著降低的训练代数，实验证明 MOMA 在计算机视觉方面的不
PDFa year ago
ECCV负样本数量很大：利用难度距离弹性损失进行再识别
本文提出了一种动量关联（MoReID）框架，该框架使用大量负样本用于一般的重新识别任务，并提出了 Hard-distance Elastic loss（HE 损失）来最大化利用负样本集，实现了在三个重新识别基准测试中最先进的准确性。
PDF2 years ago
扩展动量对比法：基于交叉相似性一致性正则化
该篇论文论述了一种名为 Extended Momentum Contrast (XMoCo) 的自我监督表示学习方法，该方法利用新的跨一致性正则化损失来扩展 MoCo 家族配置中动量编码器单元的框架，以处理消极样本交互所存在的特定差异和相似
PDF2 years ago
AAAIInsCLR: 基于自监督的实例检索性能优化
该研究旨在通过自我监督方法改善实例检索的性能。作者发现当前流行的 SSL 方法（如 SimCLR 和 MoCo）不能有效提高实例检索的性能。为解决这个问题，作者提出了一种名为 InsCLR 的新型 SSL 方法，该方法使用实例内对比来学习类
PDF3 years ago
EMNLP使用双动量对跨语言句子表示进行对齐
本文提出一种方法，将不同语言的句子表示对齐到统一的嵌入空间中，从而计算语义相似性，并使用 MoCo 方法进一步提高对齐质量，实现了在 Tatoeba en-zh 相似度搜索、BUCC en-zh 比特语料挖掘和 7 个数据集上的语义文本相似
PDF3 years ago
CVPRVideoMoCo：时序对抗样本的对比视频表示学习
本文提出了 VideoMoCo，通过引入生成器丢弃视频输入样本中的几个帧，从两个方面改进 MoCo 的暂态特征表示。其通过自适应丢弃输入样本的不同帧来训练时变鲁棒编码器，同时使用时序衰减来模拟内存队列中的关键信息衰减，从而使暂态特征表达更强
PDF3 years ago
自监督野外视觉特征预训练
本研究探讨了自监督学习是否能够在没有监督的情况下从随机图片上进行学习。通过 SEER 模型的研究表明，自监督学习在真实环境中的表现优于监督学习方法。
PDF3 years ago
改进的动量对比学习基线
通过在 MoCo 框架中实现 SimCLR 的两个设计改进（使用 MLP 投影头和更多数据增强），我们建立了更强的基线模型，而不需要大的训练批次，从而检验了对比无监督学习的有效性。
PDF4 years ago