Big Self-Supervised Models are Strong Semi-Supervised Learners論文研讀
目錄 論文 摘要 方法介紹 自監督的預訓練 finetune 自訓練和壓縮 經驗性探究 實驗與實施的細節 網絡越大越是能夠有效利用標籤 更大/更深的projection head能夠提升特徵表達的學習 使用無標註的數據能夠提升弱監督學習 討論 論文 摘要 本文針對深度學習中數據集標籤不平衡的問題，即大量的未標註數據和少量標註數據，作者提出了一種弱監督的模型SimCLRv2(基於SimCLRv1)。
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