Machine learningDeep Learning, Self-Supervised Learning
マスク化オートエンコーダ
マスク化オートエンコーダ（MAE）は、2021年にHeらによって導入された自己教師あり学習アプローチであり、画像のランダムなパッチをマスクし、欠落したコンテンツを再構築するようにモデルを訓練します。自然言語処理（NLP）のマスク化言語モデリングパラダイムをビジョンに応用することで、MAEはラベルを必要とせずに困難な再構築タスクを解決することにより、豊かな視覚的表現を学習します。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Masked Autoencoders are Scalable Vision Learners. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/masked-autoencoders
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