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英文字典中文字典相关资料:


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    SimSiam 可以看作，没有负样本的SimCLR、没有在线聚类的SwAV、没有动量编码器的BYOL。SimSiam 的主要思路是：将一幅图像的两个增强视图由相同的编码器网络 f (主干加投影MLP)处理，然后在一侧应用预测MLP h，在另一侧应用 stop gradient 操作。
  • 如何评价 Exploring Simple Siamese Learning? - 知乎
    另外，这里虽然100轮预训练SimSiam要高一些，但考虑到对比的BYOL用到的batchsize要大很多（4096），意味着BYOL在100轮预训练的时候还处于训练早期，很可能没有充分被训练好（batchsize越大，迭代更新的次数越小）。
  • 如何评价何凯明组新作SimSiam?能够给基于对比学习的自 . . .
    我个人是比较喜欢这种作减法的工作。去掉了自监督领域常年的三个组件，负样本，大batch，momentum encoder。
  • SimSiam中的Stop-Gradient是如何实现的？ - 知乎
    最近在看Kaiming大佬的对比学习SimSiam相关工作，发现文中提到的Stop-Gradient操作，在对应的官方PyTorch代码中只有在前向传… 显示全部 关注者
  • simsiam中，为什么加了stop gradient操作就可以避免mode . . .
    首先你要知道simsiam的结构不是凭空来的，而是在BYOL的基础上同结构，并使用同参数产生的，他只是发现了sg可以解决siamese network在全正样本无监督训练中的mode collapse，这个结构并不是intentional的。有了上述这个认识再强行解释一下。
  • BYOL与SimSiam结论矛盾？ - 知乎
    回到题主的问题上，BYOL和SimSiam分别采用了不同的方式来防止表征崩塌这件事情，从而使得学习到的表征是有意义的。 BYOL采用了动量更新的encoder来保证两边encoder出来的表征不会坍塌，而SimSiam尽管采用了孪生的encoder，但是它用了stop-gradient的方式来保证两边的表征不会塌陷。
  • 如何评价Deepmind自监督新作BYOL？ - 知乎
    但是SimSiam仍然无法解释模型坍塌现象，SimSiam以及它的变体不坍塌现象仍然是一个经验性的观察，模型坍塌仍然需要后续的工作进一步讨论。 看懂了SimSiam对孪生网络表征学习的解释，再看其他应用孪生网络的算法就清爽了许多，SimSiam值一个best paper(虽然只拿了 2021 CVPR Best Paper Honorable Mention )。
  • 如何评价微软亚洲研究院新提出的MIM方法：SimMIM？ - 知乎
    这里将SimMIM和MAE一起对比。SimMIM是MSRA中拿下ICCV2021 best paper的Swin团队的新作，而MAE则是FAIR的AI天才kaiming力作，两项工作不仅同时期，总体思路也基本一致，都中了cvpr2022，挂arxiv的时间也基本一致。
  • Felina 的想法: 主题：自监督学习的研究进展 时间：2022年6 . . .
    Moreover, SimSiam has shown that the collapse phenomenon in SSL can be achieved with a simple Siamese architecture without negative samples The reason behind their success, however, is not fully clear Our work (published in ICLR2022 with the title “How
  • 采石工 的想法: 阅读 SimSiam 的官方源码 ( 链接 ), 遇到一个 . . .
    这两个概念具有误导性, 因为通常情况下, world_size 指的是所有节点的 gpu 的总数, rank 是 gpu 的 rank 通读代码后, 发现 main_simsiam py 后面对 argument 中的 world_size 和 rank 进行了调整, 调整后的意义与通常情况下的意义一致, 相关代码如下, 困惑解除





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