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• 自己教師あり学習 1: SimCLR・MoCo から DINO・DINOv2 まで — ラベルなしで特徴を学ぶ方法と「崩壊」を防ぐ仕組み

  ラベルが一つもない画像の山から役立つ特徴を学ぶ自己教師あり学習を、SimCLR・MoCo（不正解と押し出し）、BYOL（不正解なしの予測器と遅い教員モデル）、DINO（教員の分布への追従）、DINOv2（データのキュレーションと蒸留）の順に説明します。この系を貫く疑問は一つです。「2つの変形を近づける」だけを行うと、すべての入力を1点に集約してしまう崩壊が正解になってしまうが、それをどう防ぐのか。同じトイデータで4つの方法とそれぞれの部

  2026-10-17 · 16 分で読めます #비전 모델#자기지도 학습#SimCLR#MoCo#BYOL