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动量对比学习改进基线

Xinlei Chen; Haoqi Fan; Ross Girshick; Kaiming He

摘要

对比无监督学习近期取得了令人鼓舞的进展,例如在动量对比(Momentum Contrast, MoCo)和SimCLR中。在这篇笔记中,我们通过在MoCo框架中实现SimCLR的两项设计改进来验证其有效性。通过对MoCo进行简单的修改——即使用多层感知机(MLP)投影头和更多的数据增强技术——我们建立了更强的基线模型,这些模型不仅超越了SimCLR,而且不需要大规模的训练批次。我们希望这能使最先进水平的无监督学习研究更加易于获取。代码将公开发布。


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