오늘의 키워드(자세한 내용은 아래에) - Contrastive learning - SimCLR - MoCo Version2 - SimCLR Version2 - MaskFeat <오늘의 강의정리> SimCLR MoCo와 비슷한 시기에 나왔고 MoCo보다 성능이 더 향상된 모습을 보여주는 기법입니다 Contribution 다수의 data augmentation을 사용했어요. supervised learning보다 stronger data augmentation에서 이득을 더 보입니다. contrastive cross entropy loss를 사용해요 더 큰 batch 사이즈와 더 큰 training을 합니다. 이런 simple framework로도 contrastive visual representation learning의 좋은 결과를 보여줍니다.
이전 방식들보다 더 좋은 성능을 보이지만 개인 레벨에서는 사용하기 어렵다는 단점이 있습니다(개인이 구비하기 어려운 장비 문제,,) MoCo...
#
MaskFeat
#
표현학습
#
패스트캠퍼스후기
#
패스트캠퍼스
#
직장인자기계발
#
직장인공부
#
오공완
#
SSL
#
SimCLR
#
MoCo
#
환급챌린지
![[99클럽 코테문제7_1]_<프로그래머스> 행렬의 덧셈(Lv1) | python풀이](https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyNDA0MDNfMjY0/MDAxNzEyMTQzOTQ0Mzg0.pHG1w5SRq9s7GmgjdMIYgh751bLhuEVKIODcqCufoGMg.oZoyckndZ97vAM7IErB578vWZvlXo4s1qTwkwl18zUwg.JPEG/7.jpg?type=w2)