有限数据，无限潜力：ViT 与遮蔽自编码器增强的研究

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

Vision Transformers (ViTs) 使用自我监督学习 (SSAT) 作为辅助任务与主任务同时进行联合优化，以在有限的数据量下取得更好的性能表现，此方法能帮助 ViTs 充分利用自我监督任务和主任务的独特特点，展现出优于传统的 ViTs 预训练与后续微调的效果，并在 10 个数据集的实验证明了 SSAT 的显著性提升并减少了碳足迹，同时在视频领域的 Deepfake...

本文介绍了一种名为Vision Transformers (ViTs)的模型，使用自我监督学习(SSAT)作为辅助任务与主任务同时进行联合优化，以在有限的数据量下取得更好的性能表现。实验证明了SSAT的显著性提升并减少了碳足迹，同时在视频领域的Deepfake检测上也验证了其普遍适用性。

Deepfake检测 Vision Transformers 性能表现 编码器 联合优化 自我监督学习
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