Self Supervised Learning
自监督学习(Self-Supervised Learning)旨在利用大量未标注数据,通过从数据本身的结构或特征生成标签,以监督学习的方式训练模型。该方法有效降低了标注成本,提升了模型对数据潜在特征的学习能力,广泛应用于表示学习,特别是在计算机视觉领域,如点云配准等任务中。
自监督学习(Self-Supervised Learning)旨在利用大量未标注数据,通过从数据本身的结构或特征生成标签,以监督学习的方式训练模型。该方法有效降低了标注成本,提升了模型对数据潜在特征的学习能力,广泛应用于表示学习,特别是在计算机视觉领域,如点云配准等任务中。