Deep Learning, Machine Learning, Self Supervised Learning, Artificial Intelligence.
assignments)，並且該結果可以互相交換預測 (Swapping)。 兩者的差異如下圖，在 SwAV 的作法中會將 representation z_i 與 Prototypes C 做內積後再進行 softmax，計算出相似程度得到 Codes Q，接著交叉預測不同 View 的 Codes，其中 Prototypes 為 clustering 中心。 loss function 定義為交叉預測結果之和 loss function 此外，提出了新的 data augmentation 方法 — Multi-crop，由 2 個較大的 crops 和 V 個較小的 crops 所組成