投影ヘッドを使用した自己監督学習

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未ラベルのデータでパフォーマンスを向上させる

この記事ではセルフスーパーバイズドラーニングについて、どのようにモデルのパフォーマンスを向上させるか、およびプロジェクションヘッドがセルフスーパーバイズドラーニングプロセスで果たす役割について学ぶことができます。 直感、一部の文献、およびPyTorchのコンピュータビジョンの例について説明します。

これは誰にとって有用ですか？ 未ラベルのデータを持つすべての人。

この記事はどれくらい高度ですか？ この記事の最初の部分は初心者にも概念的に理解しやすいですが、例は中級および上級のデータサイエンティストを対象としています。

前提条件： 畳み込みおよび密なネットワークの高いレベルの理解。

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コード： 完全なコードはこちらで見つけることができます。

セルフスーパーバイズドラーニングVS他のアプローチ

一般的に、モデルを考えるとき、2つのキャンプ、つまり教師ありモデルと教師なしモデルが考えられます。

• 教師あり学習は、ラベル付きの情報に基づいてモデルを訓練するプロセスです。例えば、イメージに猫または犬が含まれているか予測するモデルを訓練する場合、猫または犬が含まれるとラベル付けされたイメージのセットを用意し、モデルを訓練します（勾配降下法を使用）。
• 教師なし学習は、ある種のモデルにラベルなしの情報を与え、データの何らかの変換を通じて有用な推論を抽出するプロセスです。教師なし学習の典型的な例はクラスタリングであり、ローカルの位置に基づいて未グループ化のデータから情報のグループを抽出します。

セルフスーパーバイズドラーニングはその中間に位置します。 セルフスーパーバイズドラーニングは、人間によって作られたプログラムによって生成されたラベル を使用しますが、人間によるラベルではありません。 ある意味では教師あり学習の一部であり、モデルはラベル付きデータから学習しますが、他の意味では教師なし学習であり、トレーニングアルゴリズムにラベルは提供されません。したがって、セルフスーパーバイズドです。

セルフスーパーバイズドラーニング（SSL）は、人間のラベル付きデータ注釈へのアクセスなしで有用な特徴表現を生成することを目指しています。— K Guptaえと。

…でのセルフスーパーバイズドラーニング

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