Несмотря на свою достаточно долгую историю, методы Contrastive Learning продолжают регулярно появляться в передовых работах последних лет и быть гостями на таких конференциях как CVPR, NeurIPS и многих других. Чтобы лучше разобраться в таких мощных сетях как CoCa (2022), CLIP (2021) и SimCLR (2020), нам предстоит сделать глубокое погружение в методы Contrastive Learning и увидеть, насколько гибкими и полезными они могут быть.
- Что такое Contrastive Learning и как он работает
- Различные виды лоссов
- Различия в supervised и self-supervised случаях
- Полезные смежные техники
- Применение Contrastive Learning в Computer Vision и Natural Language Processing
- Разбор нескольких передовых методов, использующих Contrastive Learning под капотом
- SOTA фреймворки Contrastive Learning
