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Konstantinos Almpanakis
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数据集级正则化提升计算机视觉自监督学习效果
研究人员提出了一种新颖的计算机视觉自监督学习方法，通过采用数据集级正则化来增强表示对齐并防止模型坍塌。该方法在CPU内存中维护一个数据集范围的状态，从而在小批量训练期间实现更准确的全局正则化目标，尤其是在较小的批量大小下。当应用于SimCLR和SIGReg等成熟方法时，该技术在图像分类、少数类性能和实例检索等各种任务中均显示出持续的改进。
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IConE框架可防止自监督学习中的表示塌陷
研究人员推出了一种名为IConE的新型框架，旨在防止自监督学习中的表示塌陷，尤其是在小批量场景下。与依赖批次统计的现有方法不同，IConE利用一组全局辅助实例嵌入来维持多样性，即使在批量大小为一时也能实现稳定训练。该方法在各种生物医学数据模态中，尤其是在处理类别不平衡和小批量数据时，表现优于现有基线。