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有限数据，无限潜力：ViT 与遮蔽自编码器增强的研究
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- Vision Transformers (ViTs) 使用自我监督学习 (SSAT) 作为辅助任务与主任务联合优化。
- 该方法在有限数据量下提升了性能表现。
- SSAT 帮助 ViTs 充分利用自我监督任务和主任务的独特特点。
- 与传统的 ViTs 预训练与微调相比，SSAT 展现出更好的效果。
- 在 10 个数据集的实验中证明了 SSAT 的显著性提升并减少了碳足迹。
- SSAT 在视频领域的 Deepfake 检测上也显示了普遍适用性。
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