Online Self-supervised Learning
Online Self-supervised Learning (online SSL) trains neural networks on unlabeled data that arrives sequentially or in streams, using automatically generated supervisory signals (pretext tasks) instead of human labels. By updating the model continuously as new data flows in, it enables perpetually evolving representations without storing the full dataset — critical for real-time systems, edge devices, and privacy-constrained settings.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- Gidaris, S., Bursuc, A., Komodakis, N., Perez, P., & Cord, M. (2021). OBoW: Online Bag-of-Visual-Words Generation for Self-Supervised Learning. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 6830–6840. · URL
- Fini, E., Da Costa, V. G. T., Alameda-Pineda, X., Ricci, E., Alahari, K., & Mairal, J. (2022). Self-Supervised Models are Continual Learners. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 9621–9630. · URL
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.