CL-MAE：课程学习掩码自编码器
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。我们提出了一种基于课程学习的掩模自编码器（CL-MAE），通过不断增加自监督重建任务的复杂性，逐渐提高模型学习更复杂和可转移的表示能力，并使用 Curriculum-Learned Masked Autoencoder (CL-MAE) 在 ImageNet 数据集上进行训练，通过在五个下游任务上的实证结果验证了我们的猜想，展示了课程学习在自监督掩模自编码器中的成功应用。
本文介绍了一种基于课程学习的掩模自编码器（CL-MAE），通过增加自监督重建任务的复杂性，提高模型学习更复杂和可转移的表示能力。通过在ImageNet数据集上的训练和五个下游任务的实证结果验证了该方法的成功应用。
