Предыдущая главаSelf-supervised обучение - это процедура предварительного обучения, которая позволяет нейронным сетям использовать большие объемы неразмеченных данных в supervised стиле. В этой главе мы сравним self-supervised обучение с трансферным, схожим методом для предварительного обучения моделей, и рассмотрим практические приложения SSL. Также обсудим основные категории self-supervised обучения. Читать далее
На протяжении последних 3-х статей мы рассматривали исключительно сами подходы к обучению SSL и не смотрели на качество. Давайте это исправим и сравним методы между собой и с supervised решением. Также глянем на то, какие есть фреймворки, чтобы поднять SSL на своих данных.Напомню, что это шестая и последняя статья из цикла про SSL в Computer Vision. Узнать, наконец, чем хорош SSL
В последнее 2-3 года в обучении нейросеток всё больше набирает обороты self-supervised подход. Это мощный инструмент, который позволяет использовать огромные массивы данных, при этом не требуя трудозатратной разметки. Так можно учиться на миллионах или даже миллиардах картинок.…
В предыдущих статьях мы разобрали много аспектов, связанных с SSL. Теперь пришло время посмотреть на методы, которые используют достаточно очевидное, на первый взгляд, знание - одна и та же картинка похожа, а разные картинки - разные. Это основная идея методов с contrastive подходом. Ниже мы разберём более подробно как эту идею можно использовать при конфигурации фреймворка обучения.Напомню, что это четвертая статья из цикла про SSL в Computer Vision. Узеать про SSL