NTU 课程笔记:self-supervised learning
1 为什么需要 self-supervision?
- 为每个新的任务都创建一个新的数据集,开销是很大的
- 有些领域标注是很稀缺的(比如医疗领域)
- 有些领域 数据集太大,来不及标注
- self-supervision 很像婴儿学习的方式
2 什么是self-supervison
- A form of unsupervised learning where the data provides the supervision(用数据本身创造label)
- In general, withhold some part of the data, and task the network with predicting it
- The task defines a proxy loss, and the network is forced to learn what we reallycare about, e.g. a semantic representation, in order to solve it(proxy loss~~text loss)
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