本論文は、自己教師学習(SSL)手法の比較的な評価を行っている。SSL は、教師なし学習を活用して、大量の非ラベル付きデータから有用な特徴表現を学習する手法である。従来のSSL手法は大規模なデータセットを前提としていたが、実世界のアプリケーションでは大規模なデータセットを収集・利用することが困難な場合がある。
本研究では、低データ環境(50,000~300,000枚程度の画像)におけるSSL手法の有効性を検証している。具体的には、4つの主要なSSL手法カテゴリ(生成型、対照型、クラスタリング型、自己蒸留型)から代表的な手法を選び、低データ環境での比較実験を行っている。実験結果から、各手法の長所と課題が明らかになり、低データ環境でのSSLの可能性と今後の研究方向性が示唆されている。
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