如何评价Deepmind自监督新作BYOL？ - 知乎
BYOL使用了Teacher-Student架构进行自监督训练（其中Teacher Network是Student Network的历史版本的EMA），在没有任何负样本约束的情况下达到了自监督学习的SOTA效果。
如何评价Deepmind自监督新作BYOL？ - 知乎
BYOL的目标是学习图像表示 yθ，然后将其用于下游任务。 如图2和图8所示，BYOL使用两个神经网络进行学习，即在线网络和目标网络。
BYOL与SimSiam结论矛盾？ - 知乎
BYOL采用了动量更新的encoder来保证两边encoder出来的表征不会坍塌，而SimSiam尽管采用了孪生的encoder，但是它用了stop-gradient的方式来保证两边的表征不会塌陷。 当然SimSiam …
Oracle Database Inventory in Azure SaaS (Autonomous DB) with …
Oct 25, 2024 · Autonomous databases running in BYOL mode will then be included in the overview of all Oracle databases and also considered by the licensing. Oracle Autonomous …
如何评价MAPLE实验室提出的自监督方法AdCo？与MoCo和BYOL …
首先，从比较纯粹的实用主义角度来说，MoCo V2甚至SimCLR这类基于负样本的对比学习方法，自监督训练的时间都是相比BYOL较少的。 这点不难理解，MoCo V2和SimCLR 不需要基 …
Barlow Twins 与 大语言模型（LLM）有哪些结合的可能？ - 知乎
1.3 实践价值 Barlow Twins 方法在无需对比损失或不对称结构的前提下，就能获得与当时主流自监督方法（SimCLR、BYOL、SwAV 等）相当或更优的效果，同时对小批量训练（batch size 较 …
Jifeng Dai新作统一Siamese自监督学习，如何看待？ - 知乎
BYOL 直接从另一个视图预测一个视图的输出。 它是一个连体网络，其中一个分支是动量编码器，假设动量编码器对于BYOL避免坍塌很重要，并且报告了移除动量编码器的失败结果，我们 …
如何评价Kaiming He团队的MoCo v3？ - 知乎
认真的读了一下论文，还是对He表示大大的钦佩，非常细致的工作。 首先MoCo v3不应该是这篇论文的重点，这篇论文的重点应该是将目前无监督学习最常用的对比学习应用在ViT上。MoCo …
2024年对比学习 (contrastive learning)有没有深入的理论分析和相 …
Self-predictive unsupervised learning methods such as BYOL or SimSiam have shown impressive results, and counter-intuitively, do not collapse to trivial representations. In this work, we aim at …
如何评价何凯明组新作SimSiam?能够给基于对比学习的自监督学习 …
本文直接把这个操作去掉了，而且两条路的encoder还是参数共享的，这样就跟siamese网络一致了，只保留了最有效的一个操作stop-gradient，这个从byol继承过来的操作。