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siamese representation learning
搜索结果 - 5
无监督关系抽取的孪生表示学习
无监督关系抽取中的 Siamese 表示学习框架通过利用正样本对关系表示进行学习，有效优化实例的关系表示并保留了关系特征空间中的层次信息，取得了显著的研究成果。
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9 months ago
CCPrompt：针对多类别分类的反事实对比提示调优
本研究提出了一种基于对比意义和对立特性的反事实对比提示调优（CCPrompt）方法，可以提高多类别分类任务，例如关系分类、主题分类和实体打标任务的准确性和鲁棒性，并采用简单的暹罗猫（Siamese）表示学习来增强模型的鲁棒性。
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2 years ago
一种新颖的自我知识蒸馏方法，利用孪生表示学习进行行为识别
本文提出了一种新的自知识蒸馏方法，通过孪生表示学习来最小化给定样本的两个不同视图的表示向量之间的差异，并利用软标签蒸馏和表示向量的相似性，因此能够在同一数据点的各种视图中生成更一致的预测和表示，并在各个标准数据集上验证了其显着提高精确度的效
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2 years ago
CVPR
论同孪表示学习中的不对称性重要性
本论文探讨了利用不对称网络结构进行自监督表示学习的重要性，发现保持目标编码比源编码相对较低的方差通常对学习有利，并且在多个案例和数据集上得到了验证和实验结果的支持，可以在 ImageNet 线性探针上实现最新的精度，并在下游传输学习方面取得
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2 years ago
CVPR
构建更好的对比视图，用于孪生神经网络表示学习
提出了 ContrastiveCrop，一种用于 Siamese 表示学习的更好对比对的生成方法，该方法采用全无监督方式提出了基于语义的目标定位策略并进一步设计了中心抑制采样来扩大裁剪区域的方差，成功提高了自我监督学习中 SimCLR，Mo
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2 years ago
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