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    AAG:通过辅助增强进行自我指导的表示学习,并伴有GNT丢失(CS CV)

    在这里,我们提出一种自我监督的表示学习方法,即AAG,它具有辅助增强策略和GNT-Xent损失的特征。辅助增强能够通过增加图像的多样性来促进对比学习的性能。 建议的GNT-Xent损失可实现稳定且快速的训练过程,并产生具有竞争力的准确性。实验结果证明了AAG在CIFAR10,CIFAR100和SVHN上优于以前的最新方法。 原文题目:AAG: Self-Supervised Representation Learning by Auxiliary Augmentation with GNT-Xent Loss 原文:Self-supervised The proposed GNT-Xent loss enables a steady and fast training process and yields competitive accuracy Yanlun Tu, Jianxing Feng, Yang Yang 原文地址:https://arxiv.org/abs/2009.07994 AAG:通过辅助增强进行自我指导的表示学习,并伴有GNT

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