시각적 대조 학습

시각적 대조 학습은 레이블 없이 풍부한 이미지 표현을 학습하는 자기 지도 심층 학습 접근법으로, SimCLR (Chen et al., 2020) 및 MoCo (He et al., 2020)와 같은 프레임워크에서 대중화되었습니다. 이 방법은 동일한 이미지의 다른 증강(augmentation)을 서로 가깝게 끌어당기고 다른 이미지는 서로 멀리 밀어내면서 작동합니다. 대량의 레이블 없는 이미지를 유용한 특징 추출기로 전환합니다.