ระเบียนหลักฐานวิธีดำเนินการ
Self-supervised GAN
Self-supervised GAN augments a standard Generative Adversarial Network with one or more self-supervised auxiliary tasks — such as predicting image rotation or patch position — that stabilise adversarial training and yield a discriminator that learns rich, transferable representations from unlabeled data without requiring manual annotations.
ระเบียนต้นฉบับ
การอ้างอิงถูกคัดลอกตามต้นฉบับจากระเบียนต้นฉบับของวิธีดำเนินการ ไม่มีการอ้างสิทธิ์ในระดับการตรวจสอบใด ๆ ที่อนุมานได้จากสิ่งเหล่านี้
Self-supervised Generative Adversarial Network
ระเบียนวิธีดำเนินการตามอนุกรมวิธาน · ml-model / deep-learning
- Chen, T., Zhai, X., Ritter, M., Lucic, M., & Houlsby, N. (2019). Self-Supervised GANs via Auxiliary Rotation Loss. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 12154–12163. · URL
- Liu, X., Zhang, F., Hou, Z., Mian, L., Wang, Z., Zhang, J., & Tang, J. (2021). Self-supervised learning: Generative or contrastive. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 35(1), 857–876. · DOI 10.1109/TKDE.2021.3090866
ข้อเรียกร้องที่ดูแลจัดการ
ข้อเรียกร้องถูกจัดเก็บไว้ในบัญชีแยกประเภทหลักฐาน โดยแต่ละรายการมีชุดการประเมินของตนเอง
ยังไม่มีข้อเรียกร้องที่ดูแลจัดการ
มุมมองนี้ไม่ได้สร้างการประเมินข้อเรียกร้องขึ้นมาเมื่อบัญชีแยกประเภทไม่มี
วิธีดำเนินการที่เกี่ยวข้อง
สร้างจากกราฟวิธีดำเนินการและแสดงเป็นความสัมพันธ์ที่แนะนำโดยเครื่องจักร — ไม่มีการอ้างสิทธิ์หลักฐานใด ๆ ที่อนุมานได้