비지도학습 썸네일형 리스트형 Contrastive Learning: SimCLR, MoCo를 활용한 이미지 표현 학습 개요Contrastive Learning은 현대 Self-Supervised Learning 분야에서 가장 효과적인 학습 방법론 중 하나로 자리잡았습니다. 레이블이 없는 이미지 데이터로부터 의미있는 표현을 학습하는 이 기법은 SimCLR과 MoCo 같은 혁신적인 모델들을 통해 지도학습에 필적하는 성능을 달성하고 있습니다.Contrastive Learning의 핵심 원리기본 학습 메커니즘Contrastive Learning의 핵심 아이디어는 매우 직관적입니다. 유사한 데이터 포인트들은 표현 공간에서 가깝게, 다른 데이터 포인트들은 멀리 배치하는 것입니다. 이를 통해 모델은 데이터의 본질적인 특성을 파악하고 의미있는 표현을 학습하게 됩니다.구체적으로, 하나의 이미지에서 서로 다른 augmentation을 적.. 더보기 이전 1 다음
