मास्क्ड ऑटोएन्कोडर्स
मास्क्ड ऑटोएन्कोडर्स (MAE) एक सेल्फ-सुपरवाइज्ड लर्निंग अप्रोच है जिसे 2021 में He et al. द्वारा प्रस्तुत किया गया था, जो एक इमेज के रैंडम पैच को मास्क करता है और मॉडल को मिसिंग कंटेंट को रिकन्स्ट्रक्ट करने के लिए ट्रेन करता है। NLP से मास्क्ड लैंग्वेज मॉडलिंग पैराडाइम को विज़न में एडैप्ट करके, MAE लेबल की आवश्यकता के बिना एक चुनौतीपूर्ण रिकन्स्ट्रक्शन टास्क को हल करके रिच विज़ुअल रिप्रेजेंटेशन सीखता है।
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स्रोत
- He, K., Chen, X., Xie, S., Li, Y., Dollár, P., & Girshick, R. (2022). Masked autoencoders are scalable vision learners. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 16000-16009). DOI: 10.1109/CVPR52688.2022.01553 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Masked Autoencoders are Scalable Vision Learners. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/masked-autoencoders
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