Machine learningDeep learning / NLP / CV
自己教師あり畳み込みニューラルネットワーク
自己教師あり畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、教師なし画像から強力な視覚表現を学習します。これは、対照インスタンス識別やマスクパッチ予測などの事前タスクを解決し、その後少量のラベル付きデータセットでファインチューニングすることによって行われます。このアプローチは、畳み込みアーキテクチャの空間的特徴抽出能力を維持しながら、大規模なアノテーション付きデータセットへの依存を劇的に低減します。
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出典
- Chen, T., Kornblith, S., Norouzi, M., & Hinton, G. (2020). A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations. In Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning (ICML 2020), PMLR 119, 1597–1607. link ↗
- He, K., Fan, H., Wu, Y., Xie, S., & Girshick, R. (2020). Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2020), 9729–9738. DOI: 10.1109/CVPR42600.2020.00975 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Self-Supervised Convolutional Neural Network. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/self-supervised-convolutional-neural-network
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