Konsep Inti
スコアマッチング関数を使用したScoreCLは、異なる拡張ビューの差異を適応的に扱い、表現学習の性能を向上させます。
Statistik
モデルはImageNetおよびCIFARデータセットで最大3%pの精度向上を実現しています。
スコア値は拡張強度と相関があります(Fig. 1)。
スコア値の差は2つの異なる拡張間の差と相関しています(Fig. 3)。
複数の拡張方法が適用される場合でもスコア値は非線形相関があります(Fig. 4)。
Kutipan
"Drawing on empirical evidence of a correlation between score values and the strength of augmentation, we present a novel CL framework."
"We propose a simple but novel CL framework called 'Score-Guided Contrastive Learning', namely ScoreCL."
"Our method can be easily applied to existing CL methods regardless of whether they use negative pairs."