self-supervised learning1 Self-Supervised Learning 훑어보기 기본적으로 Supervised Learning을 위한 Label확보는 많은 비용을 필요로 합니다. 그렇기에 representation정도는 unlabeled data만으로도 확보할수있지 않을까?하는 시작에서 나온것이 self-supervision입니다. self-supervision즉, unlabeled data를 이용해서 훌륭한 representation(feature라고 생각해도 됩니다) 을 얻고자하는 것이 self-supervision의 목적입니다. 보통 위 그림처럼 이렇게 학습한 representation을 이용해서 downstream task에 적용하여 모델을 평가합니다. (나이브하게 ssl의 정의를 정리하면 백본 네트워크를 효율적으로 학습해서 downstream작업에서 활용할 수 있는 고품질의.. 2024. 12. 13. 이전 1 다음
