Визуальное контрастивное обучение

Визуальное контрастивное обучение — это подход глубокого обучения с самоконтролем, популяризированный такими фреймворками, как SimCLR (Chen et al., 2020) и MoCo (He et al., 2020), который позволяет получать богатые представления изображений без использования меток. Он достигается за счет сближения различных аугментаций одного и того же изображения и отдаления разных изображений друг от друга. Этот подход превращает большой пул неразмеченных изображений в полезный экстрактор признаков.