本文为读文章笔记,受所学所知限制,如有出错,恭请指正。 A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations 作者: Ting Chen, Simon Kornblith, Mohammad Norouzi, Geoffrey Hinton 本文提出一种简洁有效的设计的无监督设计,并且以7%的margin刷新了SOTA。 摘要直译:这篇文章提出了SimCLR, 一种简单的、用于视觉表征对比学习的框架。作者们简化了最近刚提出的对比自监督学习算法,并且不需要特别的架构或者J记忆库。为了探究是什么使得对比预测