【人工智能与深度学习】自我监督学习 - ClusterFit 和 PIRL "前置"任务中到底差了什么东西呢? 到底我们想在预先训练过的模型中想要什么「特征」呢? 物以类聚法:提高视觉性「表示」的通用性 方法 类聚:特征类聚 适宜性: 预测那一个群的任务, 为什么物以类聚法能行 性能 前置任务不变量「表示」式自我监督学习(PIRL) 对比式学习 如何去定义有关系或无关系的? 追踪物体 图片中接近的部分 *vs.* 图片中遥远的部分 图片中的部分 *vs.* 其他图片中的部分 前置任务的基本原理 不变性一直以来到底有多重要呢? PIRL 使用大量的负例子 如何运作 PIRL前置训练<