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RESEARCH · CL_66263 · Jun 1 · 17:58

VISReg 通过新的正则化技术增强自监督学习

研究人员推出了一种新颖的计算机视觉自监督学习正则化技术VISReg。该方法通过结合方差控制和基于切片 Wasserstein 的草图目标来增强训练稳定性，后者强制执行嵌入的完整分布形状。VISReg 表现出强大的性能，在低质量和分布外数据集上优于现有方法，并且与其他人相比，使用的数据量显著减少，取得了具有竞争力的结果。