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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 1,511 - 1,515 (5page)
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Learning visual representation is an important problem in computer vision. Recently, self-supervised contrastive learning framework showed improvement in representation learning. However, the contrastive loss function treats all samples uniformly. To overcome this limitation, we propose the Distancing Loss Function (DLF) which improves self-supervised contrastive learning and helps to learn effective visual representations. The DLF assigns larger weights to negative samples which have high similarity with the query, making negative samples go far away in the latent space. In comparison to the baseline method, we obtain the higher classification accuracy on the STL-10 dataset. Our strategy can also be utilized by other methods or future works that use contrastive loss function in representation learning.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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