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비전공생의 CoMatch2021 논문 리뷰

최근에 semi supervised learning 논문을 읽으면서 contrastive learning이 결합된 논문들을 읽어봤는데 이에 시초가 되는 논문인 CoMatch를 읽어보려고 한다. https://arxiv.org/pdf/2011.11183.pdf Introduction 많은 SSLsemisupervisedlearning방법들은 Pseudo label방법을 사용한다. 그런데 이 방법의 단점이라고 한다면 class distribution을 뱉는 모델의 성능에 크게 의존하는 것인데 따라서 확증편향이 일어나기 쉽다confirmationbias. 그래서 논문의 저자는 이러한 편향을 줄이기 위해 class probability와 low-dimensional embedding을 결합하는 방식..
Self,Semi-supervised learning 2023. 8. 13. 15:55
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