Wykaz obszarów badawczych związanych z tagiem Self-supervised-learning:
| # | Obszar badawczy | Dziedzina naukowa |
|---|---|---|
| 1 |
Metody samonadzorowanego uczenia się (ang. Self-Supervised Learning - SSL) posiadają potencjał do istotnej poprawy wydajności procesu uczenia głębokiego. Kontrastowe metody SSL stały się standardowym podejściem wstępnego pre-trenowania w szeregu dziedzin, takich jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP) czy wizja komputerowa (CV). Wstępne wyniki sugerują, że niekontrastowe metody SSL są w stanie istotnie zbliżyć się do wydajności metod kontrastowych, eliminując jednocześnie potrzebę konstruowania explicite negatywnych próbek/przykładów uczących. Celem proponowanych badań jest między innymi: 1) zweryfikowanie w jakim stopniu metody kontrastowe i niekontrastowe mogą być stosowane w nowatorskich architekturach SSL, 2) sprawdzenie czy dopasowanie reprezentacji w SSL można osiągnąć metodami alternatywnymi, takimi jak jako wymuszanie zdolności przewidywania reprezentacji próbki wejściowej na podstawie reprezentacji innych, podobnych do niej próbek.
|