Deep Learning, Machine Learning, Self Supervised Learning, Artificial Intelligence.
methods Contrastive Learning 目前在 Self-Supervised Learning 中最為廣泛運用，其概念為相同類別的圖像間的相似度越高越好 (即距離盡可能地近)，不同類別的圖像相似度越低越好 (即距離盡可能地遠)，模型架構主要是使用 Siamese Network。 Siamese Network 但我們的資料並沒有標籤，該怎麼區分哪些圖像是相同類別呢？因此我們先對圖像做各種 data augmentation 後，再讓模型去預測經過 data augmentation 後的圖像與原圖之間的相似度，該結果要越高越好，同時對其他圖的預測則是越低越好。