HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

تحسين الخطوط الأساسية باستخدام التعلم التبايني بالزخم

Xinlei Chen; Haoqi Fan; Ross Girshick; Kaiming He

الملخص

التعلم غير المشرف بالمقارنة قد أظهر مؤخرًا تقدمًا مشجعًا، على سبيل المثال في إطار "Momentum Contrast" (MoCo) و "SimCLR". في هذه الملاحظة، نتحقق من فعالية تحسينين من تصميم "SimCLR" بتنفيذها في إطار "MoCo". وبفضل التعديلات البسيطة على "MoCo" - وهي استخدام رأس التحويل ذو الشبكة العصبية المتعددة الطبقات (MLP) والمزيد من زيادة البيانات - فقد وضعنا أسسًا أكثر قوة تتفوق على "SimCLR" ولا تتطلب دفعات تدريب كبيرة. نأمل أن يساهم هذا في جعل أحدث الأبحاث في مجال التعلم غير المشرف أكثر سهولة للوصول. سيتم نشر الكود مجانًا.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
تحسين الخطوط الأساسية باستخدام التعلم التبايني بالزخم | مستندات | HyperAI