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聚合自监督学习方法的类增量学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
自我监督学习用于预训练（SSP）可以帮助网络学习更好的低层次特征，特别是当训练集的规模较小时。然而，目前的实验结果并不支持这个假设。
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关键要点
- 自我监督学习用于预训练（SSP）可以帮助网络学习更好的低层次特征，尤其是在训练集规模较小时。
- 对比式预训练中，网络经过预训练以区分输入的不同版本。
- 训练时旋转角度 θ 与数据集之间存在交互关系。
- 假设网络可以根据输入中梯度方向的分布为特定旋转角度 θ 采取 '快捷方式'，但实验结果不支持这一假设。
- 在三个放射学数据集上进行了实验，计算了 SSP 过程中重要的显著性图，并与基准前景/背景分割进行了比较。
- 可视化结果表明，SSP 中旋转角度的影响与数据集有关，梯度方向的分布可能起到一定作用，但实验未得出明确结论。
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