MoCo 论文逐段精读【论文精读】
Рет қаралды 16,264
Күн бұрын
@kaizhao1500 2 жыл бұрын
逻辑清晰，要点详实，老师真的讲的太好了！！！好东西值得更多人看到，顶上去！
@TSUNG-YULIN Жыл бұрын
2023/03/13 簽。 發現要拿到標籤完整的資料庫太難了，最近在入門對比學習，講解得很清楚，感謝
@hongliangfei3170 2 жыл бұрын
赞！Kaiming大作刚出来时还看了一下，现在一点不记得了。感谢讲解！
@weiluo1975 Жыл бұрын
感谢老师，讲得很好。这里的字典有点像强化学习里用的experience replay的感觉。 这种model_key, model_query的方式也很像强化学习里的TD3的思想. 很喜欢老师的那句啊画，做研究真是急不来，需要日积月累。真是感觉要多读精读论文，很多想法才能慢慢融会贯通。
@Ryan.66666 10 ай бұрын
同感觉像强化学习 experience replay
@xiao2634 5 ай бұрын
同感。感觉就是在对图像块做function approximation，一个16x16的图像块对应的Space=16x16x256x256x256，这比自然语言的Space大得多得多。这种正负样本contrast learning的思想也不新，比如TransE里面就用到过。
@33lee61 8 ай бұрын
非常清楚 十分感謝
@ShifangXuCN 4 күн бұрын
比天比地比空气，对比学习真厉害！
@yvlinchiang 2 жыл бұрын
讲的真清晰呀！！！
@yiyang8216 Жыл бұрын
关于动量参数的一个问题：在视频的49:44，m=0.999 要比0.9好。问题是，m的选择应该也取决于learning rate 的选择吗？把m和learning rate同时取的大一点，和把m和learning rate同时取的小一点的结果是不是相同呢？
@menkiguo7805 Жыл бұрын
隊列這邊是沒有梯度回穿也就沒有lr
@skyfaded9807 Жыл бұрын
谢谢老师
@yangyang1412 7 ай бұрын
36:00 左右INFONCE
@追梦-x1v 2 жыл бұрын
真棒
@johnliu4161 Жыл бұрын
大神就是大神，佩服
@bitvision-lg9cl Жыл бұрын
到最后一通折腾还是相当于监督学习，无非是标签的来源不一样
@liuby33 Жыл бұрын
有时候看评论感觉高手在民间哦，大家都比领域内的奠基人级别的权威大佬经验还丰富，还有远见，点个大大的赞！😅
@menkiguo7805 Жыл бұрын
之前看過一次基本理解了，自己做實驗效果很差，回來重新看一次有經驗之後學了很多
@difeitang1823 10 ай бұрын
为什么要用2个编码器，用同一个会有什么问题呢
@33lee61 8 ай бұрын
50:27 這段看一下
@yongcai6883 2 жыл бұрын
感谢。油管不能微信分享，可惜
@JayjayYang 2 жыл бұрын
b站有号，跟李沐学AI
@binyhuang2801 2 жыл бұрын
GOOD!
@rice_hamster 5 ай бұрын
1:04:38
@許凱竣-o6x 2 жыл бұрын
14:00
@billjiang7962 7 ай бұрын
王骁不仅能演电视，还能教AI ！？
@renyuzhang4689 Жыл бұрын
感觉要大火