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PhiNets：基于时间预测假设的脑启发非对比学习
PhiNet 是一种受海马模型启发的方法，通过整合额外的预测模块和动量编码器模块，解决了 SimSiam 在权重衰减敏感性和在线连续学习性能方面存在的问题，并在内存密集型任务中表现更稳健、更好。
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a month ago
EnSiam: 带有集成表示的自监督学习
本文提出了一种名为 EnSiam 的方法，基于教师 - 学生框架和集成学习思想，使用多个表示来改进对比学习，并提供稳定的伪标签，以提供更好的性能。实验证明，在大多数情况下，EnSiam 能够胜过以往最先进的方法，包括在 ImageNet 上
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a year ago
ICML
关于超参数和数据增强在自监督学习中的重要性
研究表明，超参数和数据增强策略的选择对 Self-Supervised Learning（SSL）方法的影响很大，因此可以通过超参数优化和引入新的数据增强算法 GroupAugment 来提高 SSL 的性能和准确率。
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2 years ago
ICLR
SimSiam 如何在无负样本的情况下避免崩溃？自监督对比学习的统一理解
本研究通过对最近提出的简约 Siamese (SimSiam) 方法的研究，使用矢量分解技术分析了 $l_2$-normalized 表示向量的梯度，提供了负样本和 SimSiam 避免崩溃的统一视角.
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2 years ago
探索简单的同孪表征学习
本文通过研究，展示出使用 Siamese 网络进行图像无监督表示学习的含义，并阐述了在该情况下级联网络的基本角色，并提出了一个新的基于停止梯度的理论，通过实验证明了其正确性。
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4 years ago
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