SSL의 자기 지도 학습 방법에 대한 심층적인 논의

자기 지도 학습(SSL)은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 모델을 교육하는 비지도 학습 방법입니다. 핵심 아이디어는 모델이 사람의 레이블 없이 데이터 표현을 학습하도록 하는 것입니다. 모델이 데이터를 표현하는 방법을 학습하면 레이블이 적은 데이터가 있는 다운스트림 작업에 적용할 수 있으며 자기 지도 학습이 없는 모델보다 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다. 자기 지도 학습을 통해 모델은 데이터의 암시적 정보를 사용하여 데이터 회전, 색상 변화 등을 예측하는 등 학습할 수 있습니다. 이 방법은 레이블이 지정된 데이터가 없을 때 효과적인 학습 방법을 제공할 수 있으며 대규모 데이터 교육 문제를 해결하는 데 큰 의미가 있습니다.

자기 지도 학습(SSL) 단계

1. 데이터에 대한 이해를 바탕으로 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 프로그래밍 방식으로 입력 데이터 및 레이블을 생성합니다.

2. 사전 훈련: 이전 단계의 데이터/레이블을 사용하여 모델을 훈련합니다.

3. Fine-tuning: 사전 학습된 모델을 초기 가중치로 사용하여 관심 있는 작업 학습

자기 지도 학습(SSL)의 중요성

텍스트, 이미지/동영상 등 다양한 분야의 자기 지도 학습 , 연설 및 그래픽 모든 측면에서 놀라운 성공을 거두었습니다. 이는 그래프 데이터의 구조와 속성 정보를 이해하고 레이블이 없는 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 데 도움이 될 수 있습니다. 따라서 자기 지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 마이닝하는 데 적합합니다.

자기 지도 학습(SSL)의 카테고리

1. 생성 방법: 원본

정보 복원 비자동회귀: 마커/픽셀 마스크 및 마스크된 마커/픽셀 예측(예: MLM)

b ． 자동 회귀: 다음 마커/픽셀 예측

2. 예측 작업: 데이터의 이해, 클러스터링 또는 확장을 기반으로 라벨 디자인

a: 컨텍스트 예측(예: 이미지 패치의 상대적 위치 예측, 다음 조각이 다음 문장)

b: 클러스터에 있는 각 샘플의 ID를 예측합니다.

c: 이미지 회전 각도를 예측합니다.

3. 대조 학습(대비 인스턴스 판별이라고도 함): 긍정과 부정을 기반으로 바이너리 설정 향상 분류 문제로 생성된 샘플 쌍

4. 부트스트래핑 방법: 유사하지만 서로 다른 두 개의 네트워크를 사용하여 동일한 샘플의 증가된 쌍에서 동일한 표현을 학습합니다.

5. 정규화: 가정/직관을 기반으로 손실 및 정규화 항 추가:

a: 양수 쌍은 유사해야 합니다

b: 동일한 배치에 있는 서로 다른 샘플의 출력은 달라야 합니다

위 내용은 SSL의 자기 지도 학습 방법에 대한 심층적인 논의의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!