spring|机器学习中的无监督学习应用在哪些领域呢?自动驾驶?医疗影像?卷积神经网络?( 三 )

, 我们对其做4个角度的旋转 , 分别得到并且我们知道其对应的变换角度分别为 。 此时 , 任务目标即是对于以上4张图片预测其对应的旋转角度 , 这里每张图片都经过同样的卷积神经网 。
自监督学习中对比学习方法
对比学习是自监督学习中的一个重要方法 , 其核心思想是通过样本的相似性来构建表征 。 对于相似的输入样本 , 由网络产生的表征也应当相似;而对于差异较大的输入样本 , 表征也应该存在较大区别 。 根据这一思想 , 很多基于对比学习的自监督学习方法被提出(如MoCo、SimCLR、BYOL) , 并对这一领域产生了深远影响 。
对比学习中的一个关键步骤是构建正负样本集合 , 对于一个输入样本 , 如何找到与其相似的正样本 , 和不相似的负样本