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A Survey on Contrastive Self-Supervised Learning

A Survey on Contrastive Self-Supervised Learning
对比自监督学习综述

Author：Ashish Jaiswal，Ashwin Ramesh Babu, Mohammad Zaki Zadeh, Debapriya Banerjee and Fillia Makedon

机构：德克萨斯大学阿灵顿分校计算机科学与工程系，阿灵顿，美国

期刊：technologies，10.31提交，12.23接受，12.28发布；

OA

Project: Citavi-202112 传感器融合

万物皆可contrastive learning

自监督学习之所以受到欢迎，是因为它能够避免标注大规模数据集的成本。它能够采用自定义的伪标签作为监督，并将学习到的表示用于多个下游任务。具体来说，对比学习最近已经成为计算机视觉、自然语言处理(NLP)和其他领域的自我监督学习的主要组成部分。它的目的是将同一样本的增广版本嵌入到彼此接近的位置，同时试图排除来自不同样本的嵌入。这篇论文对遵循对比方法的自我监督方法进行了广泛的回顾。该工作解释了在对比学习设置中常用的借口任务，接着是迄今为止提出的不同架构。对不同的方法进行了性能比较，用于多个下游任务，如图像分类、目标检测和动作识别。最后，总结了现有方法的局限性，以及需要进一步的技术和未来的方向来取得有意义的进展。

1 Introduction

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  • Spring 3.2.14，4.1.7，4.2.RC2发布 wiselyman Spring 3
      Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。   其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止)，后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时，Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。   其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。
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