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监督对比损失的神经坍缩几何工程

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内容提要

本文介绍了一种半监督对比学习的训练策略，使用神经网络实现。结果表明，该方法在少样本学习方面非常有益，以 ResNet50 作为后端的 ImageNet 数据集上，以 1% 和 10% 的标记样本获得了 60.2% 和 72.1% 的 top-1 精度，比基线和以前的方法都要好。

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标签

ImageNet ResNet50 半监督对比学习 少样本学习 工程 神经网络
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