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オンライン自己教師あり学習

オンライン自己教師あり学習(online SSL)は、人間によるラベルの代わりに自動生成された教師信号(pretext task)を用いて、逐次的に、あるいはストリームとして到着するラベルなしデータ上でニューラルネットワークを訓練する。新しいデータが流入するにつれてモデルを継続的に更新することで、全データセットを保存することなく永続的に進化する表現を可能にする。これはリアルタイムシステム、エッジデバイス、プライバシー制約のある設定において重要である。

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出典

  1. 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. link
  2. 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. link

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 3). Online Self-supervised Learning (Continual Self-supervised Representation Learning from Streaming Data). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/online-self-supervised-learning

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ScholarGateOnline Self-supervised Learning (Online Self-supervised Learning (Continual Self-supervised Representation Learning from Streaming Data)). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/machine-learning/online-self-supervised-learning · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026