Ensemble Self-supervised Learning
Ensemble Self-supervised Learning kombiniert mehrere selbstüberwachte Modelle, Ziele oder Augmentationsansichten in einem einheitlichen Framework, um robustere und besser generalisierbare Repräsentationen aus unbeschrifteten Daten zu erzeugen. Durch die Aggregation vielfältiger selbstüberwachter Signale reduziert das Ensemble das Risiko eines Repräsentationskollapses und übertrifft einzelne SSL-Ansätze mit einzelnen Zielen bei nachgelagerten Aufgaben.
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Quellen
- Grill, J.-B., Strub, F., Altché, F., Tallec, C., Richemond, P. H., Buchatskaya, E., Doersch, C., Ávila Pires, B., Guo, Z., Gheshlaghi Azar, M., Piot, B., Kavukcuoglu, K., Munos, R., & Valko, M. (2020). Bootstrap Your Own Latent: A New Approach to Self-Supervised Learning. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 21271–21284. link ↗
- Caron, M., Touvron, H., Misra, I., Jégou, H., Mairal, J., Bojanowski, P., & Joulin, A. (2021). Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers. Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 9650–9660. DOI: 10.1109/ICCV48922.2021.00951 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble Self-supervised Learning (Combining Multiple Self-supervised Models or Objectives). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/ensemble-self-supervised-learning
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