[发明专利]使用随机特征损坏的自监督对比学习在审
| 申请号： | 202210597656.0 | 申请日： | 2022-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN114881169A | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 达拉·巴赫里;小唐纳德·阿瑟·梅茨勒;汉曦·海因里希·蒋;郑毅 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N20/00 |
| 代理公司： | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人： | 周亚荣;邓聪惠 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开涉及使用随机特征损坏的自监督对比学习，尤其是用于训练具有多个网络参数的神经网络的方法、系统以及包括在计算机存储介质上编码的计算机程序的装置。其中一种方法包括：从未标记训练数据集合获得未标记训练输入；处理未标记训练输入以生成第一嵌入；生成未标记训练输入的损坏版本，包括：确定特征维度的真子集并且对于在特征维度的真子集中的每个特征维度，使用从如未标记训练数据集合中指定的该特征维度的边缘分布采样的一个或多个特征值来对该特征维度中的相应特征应用损坏；处理未标记训练输入的损坏版本以生成第二嵌入；以及确定对多个网络参数的当前值的更新。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 随机 特征 损坏 监督 对比 学习 | ||
【主权项】：
暂无信息
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