在Pytorch中引导您自己的潜能(BYOL) 自我监控学习的一种非常实际实现,无需对比学习,也不必指定否定对,就可以达到一种新的技术水平(超越SimCLR)。 该存储库提供了一个模块,可以轻松包装任何基于图像的神经网络(残留网络,鉴别器,策略网络),以立即开始从未标记的图像数据中受益。 更新1:现在有表明批处理规范化是使此技术正常运行的关键 更新2:一篇成功地用组规范+权重标准化替换了批次规范,驳斥了BYOL起作用所需的批次统计信息 现在,让您的组织不必为标签付费:) 安装 $ pip install byol-pytorch 用法 只需插入您的神经网络,即可指定(1)图像尺寸以及(2