明确选择、管理、评价、监督机制
时间: 2023-08-31 22:14:45 浏览: 47
引用\[1\]和\[2\]提到了自我监督学习的进展和评价。自我监督学习是一种无监督学习的方法,通过利用数据本身的特征进行训练,而不需要人工标注的标签。这种方法在计算机视觉领域取得了巨大的进展。引用\[1\]和\[2\]中的研究评估了多个自我监督模型在不同任务上的性能,并与监督学习进行了比较。结果表明,在大多数任务中,最好的自我监督模型优于监督学习。然而,对于少镜头、目标检测和密集预测等任务,自我监督模型的性能逐渐降低。这表明目前还没有一种单一的自我监督方法能够在所有任务上占主导地位,普遍的预训练仍然存在挑战。此外,引用\[3\]提到了一种简单的方法,通过添加第二级类不可知检测器(CAD)来提高无监督对象发现的性能。这种方法还可以推广到无监督显著性检测和弱监督目标检测。总的来说,选择、管理、评价和监督机制是自我监督学习中需要考虑的重要问题,目前仍然存在挑战和改进的空间。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [自监督学习论文、代码汇总](https://blog.csdn.net/weixin_42990464/article/details/125633568)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]