discriminative learning

判别学习，是一种监督学习方法。在判别学习中，我们试图找到一个函数，以输入数据作为输入，输出为对应的标签或类别。判别学习的目标是最大化分类器在训练集和测试集上的准确率。与之相对，生成学习则试图从样本中准确地学习到数据的分布和联合概率分布，最终根据这一模型进行预测。

相关问题

InternVideo: General Video Foundation Models via Generative and Discriminative Learning

InternVideo 是一种基于生成学习和判别学习相结合的通用视频基础模型。该模型旨在通过学习视频的生成过程和判别视频的真实性来建立对视频的全面理解。具体来说，InternVideo 包括两个阶段：生成阶段和判别阶段。在生成阶段，InternVideo 学习使用潜在空间中的随机向量生成视频，并通过最小化视频重构误差来优化生成器模型。在判别阶段，InternVideo 学习使用判别器模型区分真实视频和生成视频，并通过最大化真实视频的概率和最小化生成视频的概率来优化判别器模型。整个模型的参数通过交替训练两个阶段来进行更新。

相较于传统的视频处理模型，InternVideo 具有以下优点：

1. 对不同类型的视频具有很好的通用性，可以处理各种不同的视频类型。

2. 可以学习到视频的生成过程和真实性，具有较强的表征学习能力。

3. 通过生成模型和判别模型相结合，可以获得更加全面的对视频的理解。

总之，InternVideo 是一种非常有前景的视频处理模型，可以为各种视频相关任务提供通用的基础模型。

learning deep features for discriminative localization

"学习深度特征用于判别性定位" 是指通过深度学习方法来学习图像中重要特征，用于识别图像中的某个目标物体的位置。这种方法通常使用卷积神经网络（CNN）来提取特征，并使用预训练的模型或自定义的网络结构来进行训练。