[討論] 如果contrastive learning僅用一個網路已刪文
現在contrastive learning 如MoCo, SimCLR
都透過兩個同架構網路來學習
其中一支可能透過share parameters或momentum update來更新
但是像supervised contrastive learning
我們有沒有辦法直接將兩個同類的正樣本x1, x2與大量負樣本x3…xn放在一個batch
希望x1&x2靠近 x1.x2與x3…xn拉遠
會對結果造成什麼影響嗎？
有沒有論文在討論這樣的研究？
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推
02/16 10:16,
2年前
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