Arborescence de gradient auto-supervisée

L'arborescence de gradient auto-supervisée étend le cadre classique de l'arborescence de gradient en incorporant des tâches prétextuelles auto-supervisées pour exploiter les données non étiquetées. Le modèle apprend d'abord des représentations de caractéristiques utiles à partir d'échantillons non annotés, puis utilise ces représentations pour guider l'ensemble séquentiel d'apprenants faibles, atteignant ainsi de fortes performances prédictives même lorsque les exemples étiquetés sont rares.