Unraveling SimCLR: Aprendizagem auto-supervisionada e representações visuais contrastantes

SimCLR (Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations) é um algoritmo de rede neural que treina um modelo para identificar imagens semelhantes sem usar rótulos de similaridade predefinidos. Portanto, é chamado de autossupervisionado. O SimCLR cria uma representação latente para cada imagem e utiliza aprendizado baseado no contraste entre uma imagem âncora e suas versões aumentadas. Nesta apresentação exploraremos algoritmos autossupervisionados, com ênfase no método SimCLR. Discutiremos os principais componentes do SimCLR, incluindo o estágio de aumento de dados, a função do codificador e o cabeçote de projeção. Além disso, explicaremos a teoria por trás da aprendizagem contrastiva e como ela contribui para a criação de modelos de representação eficientes.