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MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】对比学习（概念篇）（补充篇）_support-set bottlenecks for video-text representat
作者：小惠珠哦 | 2024-07-24 16:01:02
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support-set bottlenecks for video-text representation learning
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基于对比学习(ContrastiveLearning)的文本表示模型【为什么】能学到文本【相似】度？
视图预测 View Prediction (Cross modal-based)
Contrastive Learning with Hard Negative Samples
Support-set bottlenecks for video-text representation learning
Hard Negative Mixing for Contrastive Learning
Supervised Contrastive Learning
Contrastive Learning with Adversarial Examples
What Makes for Good Views for Contrastive Learning?
前言
自监督学习（Self-supervised learning）最近获得了很多关注，因为其可以避免对数据集进行大量的标签标注。它可以把自己定义的伪标签当作训练的信号，然后把学习到的表示（representation）用作下游任务里。最近，对比学习被当作自监督学习中一个非常重要的一部分，被广泛运用在计算机视觉、自然语言处理等领域。它的目标是：将一个样本的不同的、增强过的新样本们在嵌入空间中尽可能地近，然后让不同的样本之间尽可能地远。
几个高频面试题目
基于对比学习(ContrastiveLearning)的文本表示模型【为什么】能学到文本【相似】度？
有监督训练的典型问题，就是标注数据是有限的。目前NLP领域的经验ÿ
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