स्व-पर्यवेक्षित मेट्रिक लर्निंग
स्व-पर्यवेक्षित मेट्रिक लर्निंग एक न्यूरल एनकोडर को प्रशिक्षित करती है ताकि इनपुट को एम्बेड किया जा सके, जिससे अर्थपूर्ण रूप से समान आइटम वेक्टर स्पेस में एक-दूसरे के करीब हों। यह मानव एनोटेशन के बजाय स्वचालित रूप से उत्पन्न स्यूडो-लेबल का उपयोग करता है। स्व-पर्यवेक्षित प्रीटेक्स्ट कार्यों को कंट्रास्टिव या ट्रिपलेट-आधारित मेट्रिक उद्देश्यों के साथ जोड़कर, यह हस्तांतरणीय, लेबल-कुशल प्रतिनिधित्व उत्पन्न करता है जो पुनर्प्राप्ति, क्लस्टरिंग और फ़्यू-शॉट वर्गीकरण पर लागू होता 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 2020), PMLR 119, 1597–1607. link ↗
- Khosla, P., Tian, Y., Wang, X., Liu, C., Krishnan, D., Isola, P., & Tian, Y. (2020). Supervised Contrastive Learning. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020), 33, 18661–18673. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Metric Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/self-supervised-metric-learning
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