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English(EN) How do ML practitioners select hyperparameters, architectures, etc for self-supervised representation learning when the loss is non-monotonic? [D]

机器学习从业者在自监督学习中面临超参数选择的挑战

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

机器学习从业者在为自监督表示学习选择最优超参数和架构时面临挑战，尤其是在损失函数非单调的情况下。BYOL、JEPA 和 data2vec 等方法显示出潜力，但理解学习内容和评估性能仍然困难。虽然 RankMe 等工具可以通过分析嵌入矩阵来评估学习效果，但当它们集成到非单调损失函数中时，其有效性受到质疑，这需要替代的评估标准。 AI

影响 讨论了机器学习研究中关于自监督学习超参数选择的技术挑战。

排序理由 该集群讨论了机器学习研究中的一项技术挑战，但没有发布新模型、论文或重要的行业事件。

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机器学习从业者在自监督学习中面临超参数选择的挑战

报道来源 [1]

  1. r/MachineLearning TIER_1 English(EN) · /u/XTXinverseXTY ·

    How do ML practitioners select hyperparameters, architectures, etc for self-supervised representation learning when the loss is non-monotonic? [D]

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Non-contrastive SSL methods like BYOL/JEPA/data2vec seem promising, but I have no idea what is being learned, or how well; it’s models all the way down. Maybe I’ve got supervised tasks for which I’d like to see transfer, and I can evaluate linear…

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