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HEX：自监督算法中的层次性崛起利用
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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
我们提出了一种名为DirectPred的自监督学习方法，通过输入统计信息设置线性预测器。在ImageNet上，该方法的表现与复杂的两层非线性预测器相当，并在训练中优于线性预测器2.5%。同时，我们提供了非对比性自监督学习的理论见解。
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关键要点
- 提出了一种名为DirectPred的自监督学习方法。
- 该方法基于输入的统计信息设置线性预测器，而非梯度训练。
- 在ImageNet上，DirectPred的表现与复杂的两层非线性预测器相当。
- 在300个epoch的训练中，DirectPred优于线性预测器2.5%，在60个epoch中达到5%。
- 提供了非对比性自监督学习的理论见解，研究了简单线性网络中的非线性学习动态。
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