Machine learningDeep Learning, Self-Supervised Learning, Contrastive Learning
SimCLR
SimCLR는 Chen 등이 2020년에 소개한 자기 지도 학습 프레임워크로, 이미지의 유사한 뷰와 유사하지 않은 뷰를 대조하여 시각적 표현을 학습합니다. 이 방법은 강력한 데이터 증강을 적용하여 동일한 이미지의 다른 뷰를 생성한 다음, 유사한 뷰는 표현 공간에서 가깝게 만들고 유사하지 않은 뷰는 멀리 떨어뜨리도록 인코더를 학습시킵니다.
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출처
- Chen, T., Kornblith, S., Norouzi, M., & Hinton, G. (2020). A simple framework for contrastive learning of visual representations. In International conference on machine learning (pp. 1597-1607). PMLR. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/simclr
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