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  1. TOOL · CL_68516 ·

    新的本地学习方法媲美自监督反向传播

    研究人员开发了新的本地自监督学习(SSL)算法,这些算法可以近似模拟深度神经网络中基于全局反向传播的SSL的性能。这些新颖的算法,特别是使用CLAPP损失函数的变体,显示出与全局反向传播更新的改进相似性,并在图像数据集上取得了有竞争力的结果。这项工作弥合了理论上的本地SSL与实践中的全局SSL方法之间的差距。