एन्सेम्बल सेल्फ-सुपरवाइज्ड लर्निंग
एन्सेम्बल सेल्फ-सुपरवाइज्ड लर्निंग (ESL) कई सेल्फ-सुपरवाइज्ड मॉडलों, उद्देश्यों या ऑग्मेंटेशन व्यूज़ को एक एकीकृत फ्रेमवर्क में जोड़ता है ताकि बिना लेबल वाले डेटा से अधिक मजबूत और सामान्यीकरण योग्य प्रतिनिधित्व उत्पन्न किया जा सके। विविध सेल्फ-सुपरवाइज्ड सिग्नलों को एकत्रित करके, एन्सेम्बल प्रतिनिधित्व के पतन के जोखिम को कम करता है और डाउनस्ट्रीम कार्यों पर एकल-उद्देश्य SSL दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
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स्रोत
- 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/hi/machine-learning/ensemble-self-supervised-learning
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