Big Self-Supervised Models are Strong Semi-Supervised Learners论文研读
目录 论文 摘要 方法介绍 自监督的预训练 finetune 自训练和压缩 经验性探究 实验与实施的细节 网络越大越是能够有效利用标签 更大/更深的projection head能够提升特征表达的学习 使用无标注的数据能够提升弱监督学习 讨论 论文 摘要 本文针对深度学习中数据集标签不平衡的问题，即大量的未标注数据和少量标注数据，作者提出了一种弱监督的模型SimCLRv2(基于SimCLRv1)。
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