Selbstüberwachtes Convolutional Neural Network
Ein selbstüberwachtes Convolutional Neural Network (CNN) lernt mächtige visuelle Repräsentationen aus unbeschrifteten Bildern, indem es Vorab-Aufgaben löst – wie kontrastive Instanzdiskriminierung oder Masked-Patch Prediction – und dann auf einem kleinen beschrifteten Datensatz feinabgestimmt wird. Dieser Ansatz reduziert die Abhängigkeit von großen annotierten Datensätzen drastisch, während die Stärken der Faltungsarchitekturen bei der Extraktion räumlicher Merkmale erhalten bleiben.
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Quellen
- Chen, T., Kornblith, S., Norouzi, M., & Hinton, G. (2020). A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations. In Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning (ICML 2020), PMLR 119, 1597–1607. link ↗
- He, K., Fan, H., Wu, Y., Xie, S., & Girshick, R. (2020). Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2020), 9729–9738. DOI: 10.1109/CVPR42600.2020.00975 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Self-Supervised Convolutional Neural Network. ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/self-supervised-convolutional-neural-network
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