用混合样本对 Barlow 双胞胎防止过拟合
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。通过引入线性插值样本，Mixed Barlow Twins 旨在改善 Barlow Twins 训练过程中的样本交互，从而有效减轻特征过拟合问题并进一步提高 CIFAR-10、CIFAR-100、TinyImageNet、STL-10 和 ImageNet 数据集的下游任务性能。
Barlow Twins是一种自监督学习方法，通过测量两个网络中输入扭曲样本的相关性矩阵，最小化嵌入向量之间的冗余。该方法在低数据范围内的半监督分类上表现优异，并在ImageNet分类和分类与目标检测的转移任务上与最先进的方法相媲美。
