Fugu-MT 論文翻訳(概要): Understand and Improve Contrastive Learning Methods for Visual Representation: A Review

論文の概要: Understand and Improve Contrastive Learning Methods for Visual Representation: A Review

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03259v1
Date: Sun, 6 Jun 2021 21:59:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-11 13:57:06.860924
Title: Understand and Improve Contrastive Learning Methods for Visual Representation: A Review
Title（参考訳）: 視覚表現のためのコントラスト学習法を理解し,改善する:レビュー
Authors: Ran Liu
Abstract要約: 手動ラベリングなしで効果的なデータ表現を学習できる可能性から、有望な自己教師型学習が人気を集めている。本文献レビューは, 自己指導型学習の鍵となる構成要素と限界を理解するための研究者の取り組みについて, 最新の分析を行うことを目的としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4650545418986058
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Traditional supervised learning methods are hitting a bottleneck because of their dependency on expensive manually labeled data and their weaknesses such as limited generalization ability and vulnerability to adversarial attacks. A promising alternative, self-supervised learning, as a type of unsupervised learning, has gained popularity because of its potential to learn effective data representations without manual labeling. Among self-supervised learning algorithms, contrastive learning has achieved state-of-the-art performance in several fields of research. This literature review aims to provide an up-to-date analysis of the efforts of researchers to understand the key components and the limitations of self-supervised learning.
Abstract（参考訳）: 従来の教師付き学習手法は、高価な手動ラベル付きデータに依存することと、一般化能力の制限や敵の攻撃に対する脆弱性といった弱点により、ボトルネックに直面している。教師なし学習の一種としての有望な自己教師型学習は、手動ラベリングなしで効果的なデータ表現を学習できる可能性から人気を集めている。自己教師付き学習アルゴリズムの中で、コントラスト学習はいくつかの研究分野で最先端のパフォーマンスを達成した。本論文は,自己監督学習の重要な構成要素と限界を理解するための研究者の努力について,最新の分析を行うことを目的としている。

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