स्व-पर्यवेक्षित छवि वर्गीकरण
स्व-पर्यवेक्षित छवि वर्गीकरण बड़े बिना लेबल वाले छवि डेटासेट पर एक गहरे दृश्य एन्कोडर को प्रॉक्सी कार्यों को हल करके प्रशिक्षित करता है — जैसे कि यह अनुमान लगाना कि एक ही छवि के कौन से दो संवर्धित दृश्य समान हैं — और फिर केवल लेबल वाले उदाहरणों पर एक हल्के वर्गीकरणकर्ता हेड को फाइन-ट्यून करता है। लगभग 2020 में SimCLR और MoCo जैसे फ्रेमवर्क द्वारा अग्रणी, यह महंगी मैन्युअल एनोटेशन की आवश्यकता को काफी कम करता है, जबकि पूरी तरह से पर्यवेक्षित मॉडल के बराबर सटीकता प्राप्त करता है।
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स्रोत
- Chen, T., Kornblith, S., Norouzi, M., & Hinton, G. (2020). A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations. Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 119, 1597–1607. link ↗
- He, K., Fan, H., Wu, Y., Xie, S., & Girshick, R. (2020). Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 9729–9738. DOI: 10.1109/CVPR42600.2020.00975 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Learning for Image Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/self-supervised-image-classification
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