Desvendando o SimCLR: Aprendizado Autosupervisionado e Representações Visuais Contrastivas

SimCLR (Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations) é um algoritmo de rede neural que treina um modelo para identificar imagens similares sem utilizar rótulos pré-definidos de similaridade. Por isso, é chamado de autosupervisionado. O SimCLR cria uma representação latente para cada imagem e utiliza um aprendizado baseado no contraste entre uma imagem âncora e suas versões aumentadas. Nesta apresentação, vamos explorar os algoritmos autosupervisionados, com ênfase no método SimCLR. Discutiremos os componentes chave do SimCLR, incluindo a etapa de aumento de dados, o papel do codificador, e a cabeça de projeção. Além disso, explicaremos a teoria por trás do aprendizado contrastivo e como ele contribui para a criação de modelos de representação eficientes.