A Cookbook of Self-Supervised Learning

要約

タイトル：自己教師あり学習のクックブック
要約：自己教師あり学習（Self-supervised learning：SSL）は、機械学習を進めるための有望な方法で、知能のダークマターと呼ばれています。しかしながら、SSLの成功には前提タスクからトレーニングハイパーパラメーターに至るまで、カウントレスな要素を含むデリケートなアートが必要です。研究者がSSLに参入するためのハードルを下げることを目的に、クックブックのスタイルで、SSLの最新のレシピと基礎を提供します。さらに、研究者にメソッドの周辺を航海するための力を与え、様々なノブの役割を理解し、美味しいSSLの開発方法を探究するための専門知識を得ることを望んでいます。

要点：
– 自己教師あり学習（SSL）は、機械学習の進歩に有望な手法の一つである。
– SSLは、前提タスクからトレーニングハイパーパラメーターに至るまで、カウントレスな要素を含むデリケートなアートが必要である。
– 研究者がSSLに参入するためのハードルを下げることを目的に、クックブックのスタイルで最新のレシピと基礎を提供する。
– 研究者は、ノブの役割を理解し、美味しいSSLの開発方法を探究するための専門知識を得られる。

要約(オリジナル)

Self-supervised learning, dubbed the dark matter of intelligence, is a promising path to advance machine learning. Yet, much like cooking, training SSL methods is a delicate art with a high barrier to entry. While many components are familiar, successfully training a SSL method involves a dizzying set of choices from the pretext tasks to training hyper-parameters. Our goal is to lower the barrier to entry into SSL research by laying the foundations and latest SSL recipes in the style of a cookbook. We hope to empower the curious researcher to navigate the terrain of methods, understand the role of the various knobs, and gain the know-how required to explore how delicious SSL can be.

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arxiv.jp, OpenAI