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온라인 자기 지도 학습
온라인 자기 지도 학습(online SSL)은 순차적으로 또는 스트림 형태로 도착하는 레이블 없는 데이터에 대해, 인간의 레이블 대신 자동으로 생성된 감독 신호(사전 과제)를 사용하여 신경망을 학습시킵니다. 새로운 데이터가 유입됨에 따라 모델을 지속적으로 업데이트함으로써, 전체 데이터셋을 저장하지 않고도 영구적으로 진화하는 표현을 가능하게 합니다. 이는 실시간 시스템, 엣지 장치 및 개인 정보 보호 제약이 있는 환경에 매우 중요합니다.
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출처
- 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 ↗
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Online Self-supervised Learning (Continual Self-supervised Representation Learning from Streaming Data). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/online-self-supervised-learning
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