Aprendizado Auto-supervisionado Online
A Aprendizagem Auto-supervisionada Online (online SSL) treina redes neurais em dados não rotulados que chegam sequencialmente ou em fluxos, usando sinais de supervisão gerados automaticamente (tarefas pretexto) em vez de rótulos humanos. Ao atualizar o modelo continuamente à medida que novos dados chegam, ela permite representações em constante evolução sem armazenar o conjunto de dados completo — o que é crítico para sistemas em tempo real, dispositivos de borda e cenários com restrições de privacidade.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Online Self-supervised Learning (Continual Self-supervised Representation Learning from Streaming Data). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/online-self-supervised-learning
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