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基于混合簇条件专家的任务定制化遮蔽自编码器
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于课程学习的掩模自编码器（CL-MAE），通过增加自监督重建任务的复杂性，提高模型学习更复杂和可转移的表示能力。
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关键要点
- 提出了一种基于课程学习的掩模自编码器（CL-MAE）。
- 通过增加自监督重建任务的复杂性，提高模型学习能力。
- CL-MAE 在 ImageNet 数据集上进行训练。
- 通过五个下游任务的实证结果验证了模型的有效性。
- 展示了课程学习在自监督掩模自编码器中的成功应用。
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