{"id":386047,"date":"2024-06-29T06:28:49","date_gmt":"2024-06-29T06:28:49","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=386047"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=386047","title":{"rendered":"<span>Self-Supervised Learning. \u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043a\u0430\u043a \u043b\u043e\u0441\u0441<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438 \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0432 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u043f\u0440\u043e SSL \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u043a \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0431\u0435\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438. \u041f\u043e\u043a\u0430 \u0447\u0442\u043e \u0437\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0431\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u044d\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c. \u0412 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u043a\u0430\u043a \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u044c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u044b\u0442\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0440\u0430\u0441\u0442\u0430\u0449\u0438\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u044e, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u044f\u0442\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0438\u0437 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e SSL \u0432 Computer Vision.<\/p>\n<h2>DeepClustering<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1807.05520v2\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">M. Caron, P. Bojanowski, A. Joulin et al. Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features<\/a>(\u0418\u044e\u043b\u044c 2018)<br \/>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0441\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432. \u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c: \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0441\u0435\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c k-means, \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c k &#8212; \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0435\u043c\u043f\u043b\u0443 \u0441\u0432\u043e\u0439 pseudo-label (1 \u0438\u0437 k). \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043b\u043e\u0441\u0441 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u0438 (feature extractor + \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440) \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043a \u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 pseudo-labels.<br \/>\u041f\u0440\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 &#8212; \u0441\u043a\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432 1 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440. \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u043f\u044f\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (\u044d\u0442\u043e \u0437\u0430\u043d\u044f\u043b\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f).<br \/>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0435\u0442\u044c \u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430 ImageNet (\u0433\u0434\u0435 1000 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432), \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c k \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c 10000. \u0418\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Mutual_information#Normalized_variants\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439<\/a>. \u041a \u0441\u043b\u043e\u0432\u0443, \u044d\u0442\u043e \u0435\u0449\u0451 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 SSL, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043b\u043e\u0445\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0441 conv5 \u0447\u0435\u043c conv4 (\u0441\u043c. \u0432\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430).<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/522\/a61\/ded\/522a61ded8b8f361d5e1b0b0eb684075.png\" width=\"1350\" height=\"440\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/522\/a61\/ded\/522a61ded8b8f361d5e1b0b0eb684075.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>SeLA (Self Labeling)<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1911.05371\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Y. Asano, C. Rupprecht, A. Vedaldi. Self-labelling via simultaneous clustering and representation learning<\/a> [<a href=\"https:\/\/www.robots.ox.ac.uk\/~vgg\/blog\/self-labelling-via-simultaneous-clustering-and-representation-learning.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Oxford blogpost<\/a>] (\u041d\u043e\u044f\u0431\u0440\u044c 2019)<br \/>\u041a\u0430\u043a \u0438 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 pseudo-labels, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u0422\u0443\u0442 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043b\u0435\u0439\u0431\u043b\u043e\u0432 \u0441\u043b\u0443\u0436\u0438\u0442 \u0441\u0430\u043c\u0430 \u0441\u0435\u0442\u044c. \u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442, \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0435\u0439\u0431\u043b\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430\u043c (\u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435 \u0442\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0432\u044f\u0437\u043a\u0438 \u043a \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u0443). \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0433\u0440\u0443\u0431\u043e\u0435 \u0434\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043e\u043d\u043e \u0434\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e \u0441\u0432\u043e\u044e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u041a\u0430\u043a \u0438 \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435, \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442\u0430 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u0435\u0439\u0431\u043b\u044b \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0443 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0443.<br \/>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043b\u0435\u0439\u0431\u043b \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f.<\/p>\n<h2>SCAN (Semantic Clustering by Adopting Nearest neighbors)<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2005.12320\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">W. Gansbeke, S. Vandenhende, S. Georgoulis et al. SCAN: Learning to Classify Images without Labels<\/a>(\u041c\u0430\u0439 2020)<br \/>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u043e\u0442\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442 end-to-end \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0435 \u0438\u0437 2\u0445 \u043c\u0438\u0440\u043e\u0432:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 pretext task<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>fine-tune \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435 self-labeling<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 pretext \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0451\u0442 \u00b1 \u043b\u044e\u0431\u0430\u044f \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430, \u0433\u0434\u0435 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u043c\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 (\u0443\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u044e\u0442 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043c MoCo, SimCLR \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447). \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u0443\u0442 &#8212; \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0431\u0435\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u0451\u0442 \u043f\u043b\u043e\u0445\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b, \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u044b \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c\u0438. \u0410 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0443\u0447\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c &#171;\u043f\u0440\u0438\u0442\u044f\u0433\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c&#187; \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b, \u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435.<br \/>\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c &#8212; \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e \u0438\u0449\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439 (\u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430), \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0435\u0442\u044c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430. \u0422.\u0435. \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0438\u0441\u0442\u0438\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 (\u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0432\u0435\u0441\u0438\u043b\u0438 softmax \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 soft-labels) \u0438 \u0441\u0442\u044f\u0433\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439 \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u0443\u044e \u043c\u0435\u0442\u043a\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430.<br \/>\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0443\u0436\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439 self-labeling &#8212; \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0432 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445-\u0442\u043e \u043e\u043d\u0430 \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0432 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445-\u0442\u043e &#8212; \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435. \u041d\u0430\u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0438\u0435 <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2001.07685\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">FixMatch<\/a> \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u0430 (\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f), \u0432 hard-labels \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0438\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 &#8212; \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u0438.<br \/>\u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u0432\u0441\u0435\u043c \u044d\u0442\u0438\u043c \u0448\u0430\u0433\u0430\u043c (\u0435\u0441\u0442\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0435 ablation study), \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0447\u044c SOTA \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432, \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0430\u0436 \u043d\u0430 15-20%. \u0418 \u0437\u0430\u043e\u0434\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0438 few-shot learning&#8217;\u0435 \u043d\u0430 1% ImageNet \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0445\u0443\u0436\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0443 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 self-supervised \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432, \u043d\u043e \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438!<\/p>\n<h2>SwAV (Swapping Assignments between multiple Views)<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2006.09882\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">M. Caron, I. Misra, J. Mairal et al. Unsupervised Learning of Visual Features by Contrasting Cluster Assignments<\/a>(\u0418\u044e\u043d\u044c 2020)<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/b4b\/90e\/b2a\/b4b90eb2a9c77de2f8814ad72348ed0c.png\" width=\"969\" height=\"521\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b4b\/90e\/b2a\/b4b90eb2a9c77de2f8814ad72348ed0c.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0438 \u0441\u0438\u0430\u043c\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e. \u041d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0432 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0435 Prototypes. \u042d\u0442\u043e \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u0437 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 &#8212; \u0443\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0443 \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0438\u0447\u0435\u0439, \u043f\u043e \u0438\u0434\u0435\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u0436\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u044e\u0442 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430. \u0411\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0430\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f &#8212; \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 query \u0438\u0437 attention-\u0431\u043b\u043e\u043a\u0430. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043b\u043e\u0441\u0441, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u044e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 q1 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 z2 \u043d\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0443 \u0421 (\u0442\u0430\u043c \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0446\u0438\u044f z \u043d\u0430 \u0421, \u0430 \u0441\u043e\u0444\u0442\u043c\u0430\u043a\u0441 \u043e\u0442 \u0438\u0445 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f). \u0422.\u0435. \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u0430\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0432 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0435.<br \/>\u0415\u0449\u0451 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0437\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u043c &#8212; \u0430 \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e 2 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435. \u0418 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u0438\u0434\u0435\u044e \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043a\u0440\u043e\u043f\u0430 &#8212; \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u043a \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u043a\u0440\u043e\u043f\u044b \u0441 \u0433\u043b\u043e\u0431\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u043c, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0441 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e. \u0422\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0445\u0430\u043a \u0434\u0430\u0451\u0442 +4% \u043a \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0443! \u0412 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u044d\u0442\u0430 \u0444\u0438\u0447\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u043c \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u043e\u0439.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/d00\/c4b\/6e2\/d00c4b6e273eedc3ea2def50283d1f29.png\" width=\"1750\" height=\"638\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d00\/c4b\/6e2\/d00c4b6e273eedc3ea2def50283d1f29.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/theaisummer.com\/swav\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>, <a href=\"https:\/\/wandb.ai\/authors\/swav-tf\/reports\/Unsupervised-Visual-Representation-Learning-with-SwAV--VmlldzoyMjg3Mzg\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/medium.com\/@monadsblog\/the-swav-method-d5c159d57a24\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a><\/p>\n<h2>SEER (SElf-supERvised)<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2103.01988\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">P. Goyal, M. Caron, B. Lefaudeux et al. Self-supervised Pretraining of Visual Features in the Wild<\/a> [<a href=\"https:\/\/ai.facebook.com\/blog\/seer-the-start-of-a-more-powerful-flexible-and-accessible-era-for-computer-vision\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Meta blogpost<\/a>] (\u041c\u0430\u0440\u0442 2021)<br \/>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0442 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438. \u041e\u043d\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 SwAV \u0438 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u0440\u0442\u0443\u0440\u0443 RegNet (1.3B \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432). \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0438\u0437 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f &#8212; \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0432 NLP, \u0447\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 \u043e\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0441 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u043d\u0430 few-shot learning. \u041d\u0443 \u0438 \u0434\u0430, \u044d\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u0431\u0433\u043e\u043d\u044f\u0435\u0442 supervised \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435!<\/p>\n<h2>MAE (Masked AutoEncoder)<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2111.06377\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">K. He, X. Chen, S. Xie et al. Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners<\/a>(\u041d\u043e\u044f\u0431\u0440\u044c 2021)<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/e4a\/6f0\/529\/e4a6f05298cdb0083d084d3435f3e11a.png\" width=\"1192\" height=\"690\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e4a\/6f0\/529\/e4a6f05298cdb0083d084d3435f3e11a.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e, \u043d\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u0430\u044f \u0438 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0447\u043d\u043e \u0432\u043f\u0438\u0448\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435.  \u0412 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u0442\u043e \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0438 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f \u0446\u0438\u043a\u043b\u0438\u0447\u043d\u0430 \u0438 \u043c\u044b \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u043a \u0442\u043e\u043c\u0443 \u0441 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u043b\u0438 &#8212; \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043c\u0430\u0441\u043a\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0451 \u043f\u043e \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0448\u0438\u043c\u0441\u044f \u043a\u0443\u0441\u043e\u0447\u043a\u0430\u043c. \u0422\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c ViT \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043a\u0443\u0441\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u042d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u043b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0443\u0441\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0432 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0430 \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 (\u0442\u043e\u0436\u0435 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440) \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u043b \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043b\u043e\u0441\u0441 &#8212; MSE.<br \/>\u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0432\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u043b\u0438\u0441\u044c BERT&#8217;\u043e\u043c, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e \u0436\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u044e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u043b\u0430 \u0441\u0445\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u044c \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0440 (\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u044b). \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0443 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0446\u044b \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u0430 &#8212; \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432 NLP \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e \u043f\u043e \u0441\u0435\u0431\u0435 \u0438 \u0432 \u043d\u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0442\u043e \u0432 CV \u043e\u0434\u0438\u043d \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u043d\u0435\u0441\u0451\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0441\u0443\u0442 &#8212; \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c. \u041d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0432\u044b\u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u044e\u0442 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0437\u0430\u043c\u0430\u0441\u043a\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u0432 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f. \u0422\u0430\u043a \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e 2-3 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 80% \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438. \u0418 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b!<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/b5f\/e02\/515\/b5fe02515286447e63f4c572d1b80e8b.png\" alt=\"\u0412 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0435 - \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0440\u0435\u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\" title=\"\u0412 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0435 - \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0440\u0435\u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\" width=\"1315\" height=\"462\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b5f\/e02\/515\/b5fe02515286447e63f4c572d1b80e8b.png\"\/><figcaption>\u0412 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0435 &#8212; \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0440\u0435\u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b<\/figcaption><\/figure>\n<h2>MSN (Masked Siamese Networks)<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2204.07141\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">M. Assran, M. Caron, I. Misra et al. Masked Siamese Networks for Label-Efficient Learning<\/a>(\u0410\u043f\u0440\u0435\u043b\u044c 2022)<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/e6f\/7e1\/555\/e6f7e1555164e279673849b3eaaa3383.png\" width=\"1039\" height=\"464\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e6f\/7e1\/555\/e6f7e1555164e279673849b3eaaa3383.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u043a\u043e\u0442\u0451\u043b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0442\u0440\u044e\u043a\u0438, \u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043c\u044b \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043b\u0438 \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f: \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0431\u043b\u043e\u043a Prototypes (\u0438\u0437 SwAV), Momentum encoder (ema), \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u0438\u0437 MAE) \u0438 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u044b. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430 &#8212; \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u0430\u044f \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u044f.<\/p>\n<h2>\u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0438\u0442\u043e\u0433\u0430<\/h2>\n<p>\u041c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u044b\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0438\u0437 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0438 \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c-\u0442\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043b\u0438\u0431\u043e \u0441\u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u044f\u0434 \u0444\u0438\u0447\u0435\u0439-\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f.<br \/>\u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043c\u044b \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0447\u0438\u043c \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0432 SSL, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u0430 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0432\u0441\u044e \u044d\u0442\u0443 \u0440\u0430\u0434\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u043e\u0434\u043d\u044f\u0442\u044c \u0443 \u0441\u0435\u0431\u044f.<\/p>\n<h2>\u0421\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u0432 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0435<\/h2>\n<ol>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/704710\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">SSL. \u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/704712\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">SSL. \u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 pretext tasks<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/704714\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">SSL. \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f\u0445<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/704716\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">SSL. Contrastive learning<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/704718\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">SSL. \u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043a\u0430\u043a \u043b\u043e\u0441\u0441<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/704720\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">SSL. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0438<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>\u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438<\/h2>\n<ol>\n<li>\n<p>SMoG &#8212; ?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2207.06167\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">B. Pang, Y. Zhang, Y. Li et al. Unsupervised Visual Representation Learning by Synchronous Momentum Grouping<\/a>(\u0418\u044e\u043b\u044c 2022)<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/704718\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/704718\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438 \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0432 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u043f\u0440\u043e SSL \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u043a \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0431\u0435\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438. \u041f\u043e\u043a\u0430 \u0447\u0442\u043e \u0437\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0431\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u044d\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c. \u0412 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u043a\u0430\u043a \u0443\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u044c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u044b\u0442\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0440\u0430\u0441\u0442\u0430\u0449\u0438\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u044e, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043f\u044f\u0442\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0438\u0437 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e SSL \u0432 Computer Vision.<\/p>\n<h2>DeepClustering<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1807.05520v2\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">M. Caron, P. Bojanowski, A. Joulin et al. Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features<\/a>(\u0418\u044e\u043b\u044c 2018)<br \/>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0441\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432. \u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c: \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0441\u0435\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043e\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c k-means, \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c k &#8212; \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0435\u043c\u043f\u043b\u0443 \u0441\u0432\u043e\u0439 pseudo-label (1 \u0438\u0437 k). \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043b\u043e\u0441\u0441 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u0438 (feature extractor + \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440) \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043a \u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 pseudo-labels.<br \/>\u041f\u0440\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 &#8212; \u0441\u043a\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432 1 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440. \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u043f\u044f\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (\u044d\u0442\u043e \u0437\u0430\u043d\u044f\u043b\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f).<br \/>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0435\u0442\u044c \u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043d\u0430 ImageNet (\u0433\u0434\u0435 1000 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432), \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c k \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c 10000. \u0418\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Mutual_information#Normalized_variants\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439<\/a>. \u041a \u0441\u043b\u043e\u0432\u0443, \u044d\u0442\u043e \u0435\u0449\u0451 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 SSL, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043b\u043e\u0445\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0441 conv5 \u0447\u0435\u043c conv4 (\u0441\u043c. \u0432\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430).<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>SeLA (Self Labeling)<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1911.05371\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Y. Asano, C. Rupprecht, A. Vedaldi. Self-labelling via simultaneous clustering and representation learning<\/a> [<a href=\"https:\/\/www.robots.ox.ac.uk\/~vgg\/blog\/self-labelling-via-simultaneous-clustering-and-representation-learning.html\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Oxford blogpost<\/a>] (\u041d\u043e\u044f\u0431\u0440\u044c 2019)<br \/>\u041a\u0430\u043a \u0438 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 pseudo-labels, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0443\u0447\u0438\u0442\u0441\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u0422\u0443\u0442 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043b\u0435\u0439\u0431\u043b\u043e\u0432 \u0441\u043b\u0443\u0436\u0438\u0442 \u0441\u0430\u043c\u0430 \u0441\u0435\u0442\u044c. \u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442, \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0435\u0439\u0431\u043b\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430\u043c (\u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435 \u0442\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0432\u044f\u0437\u043a\u0438 \u043a \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u0443). \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0433\u0440\u0443\u0431\u043e\u0435 \u0434\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043e\u043d\u043e \u0434\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e \u0441\u0432\u043e\u044e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u041a\u0430\u043a \u0438 \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435, \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442\u0430 \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u0435\u0439\u0431\u043b\u044b \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0443 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0443.<br \/>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043b\u0435\u0439\u0431\u043b \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f.<\/p>\n<h2>SCAN (Semantic Clustering by Adopting Nearest neighbors)<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2005.12320\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">W. Gansbeke, S. Vandenhende, S. Georgoulis et al. SCAN: Learning to Classify Images without Labels<\/a>(\u041c\u0430\u0439 2020)<br \/>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u043e\u0442\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442 end-to-end \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0435 \u0438\u0437 2\u0445 \u043c\u0438\u0440\u043e\u0432:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 pretext task<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>fine-tune \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435 self-labeling<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 pretext \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0451\u0442 \u00b1 \u043b\u044e\u0431\u0430\u044f \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430, \u0433\u0434\u0435 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u043c\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 (\u0443\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u044e\u0442 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043c MoCo, SimCLR \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447). \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u0443\u0442 &#8212; \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0431\u0435\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u0451\u0442 \u043f\u043b\u043e\u0445\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b, \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u044b \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c\u0438. \u0410 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0443\u0447\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c &#171;\u043f\u0440\u0438\u0442\u044f\u0433\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c&#187; \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b, \u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0433\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435.<br \/>\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c &#8212; \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e \u0438\u0449\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439 (\u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430), \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0435\u0442\u044c \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430. \u0422.\u0435. \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0438\u0441\u0442\u0438\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 (\u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0432\u0435\u0441\u0438\u043b\u0438 softmax \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 soft-labels) \u0438 \u0441\u0442\u044f\u0433\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439 \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u0443\u044e \u043c\u0435\u0442\u043a\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430.<br \/>\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0443\u0436\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439 self-labeling &#8212; \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0434\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0432 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445-\u0442\u043e \u043e\u043d\u0430 \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u0430 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0432 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445-\u0442\u043e &#8212; \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435. \u041d\u0430\u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0438\u0435 <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2001.07685\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">FixMatch<\/a> \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u0430 (\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f), \u0432 hard-labels \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0438\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 &#8212; \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u0438.<br \/>\u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u0432\u0441\u0435\u043c \u044d\u0442\u0438\u043c \u0448\u0430\u0433\u0430\u043c (\u0435\u0441\u0442\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0435 ablation study), \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0447\u044c SOTA \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432, \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0430\u0436 \u043d\u0430 15-20%. \u0418 \u0437\u0430\u043e\u0434\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0438 few-shot learning&#8217;\u0435 \u043d\u0430 1% ImageNet \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0445\u0443\u0436\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0443 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 self-supervised \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432, \u043d\u043e \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438!<\/p>\n<h2>SwAV (Swapping Assignments between multiple Views)<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2006.09882\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">M. Caron, I. Misra, J. Mairal et al. Unsupervised Learning of Visual Features by Contrasting Cluster Assignments<\/a>(\u0418\u044e\u043d\u044c 2020)<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0438 \u0441\u0438\u0430\u043c\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e. \u041d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0432 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0435 Prototypes. \u042d\u0442\u043e \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u0437 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 &#8212; \u0443\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0443 \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0438\u0447\u0435\u0439, \u043f\u043e \u0438\u0434\u0435\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u0436\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u044e\u0442 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0430. \u0411\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0430\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f &#8212; \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 query \u0438\u0437 attention-\u0431\u043b\u043e\u043a\u0430. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043b\u043e\u0441\u0441, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u044e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 q1 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 z2 \u043d\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0443 \u0421 (\u0442\u0430\u043c \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0446\u0438\u044f z \u043d\u0430 \u0421, \u0430 \u0441\u043e\u0444\u0442\u043c\u0430\u043a\u0441 \u043e\u0442 \u0438\u0445 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f). \u0422.\u0435. \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u0430\u0441\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0432 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0435.<br \/>\u0415\u0449\u0451 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0437\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u043c &#8212; \u0430 \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e 2 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435. \u0418 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u0438\u0434\u0435\u044e \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043a\u0440\u043e\u043f\u0430 &#8212; \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u043a \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u043a\u0440\u043e\u043f\u044b \u0441 \u0433\u043b\u043e\u0431\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u043c, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0441 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e. \u0422\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0445\u0430\u043a \u0434\u0430\u0451\u0442 +4% \u043a \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0443! \u0412 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u044d\u0442\u0430 \u0444\u0438\u0447\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u043c \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u043e\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u043e\u0439.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/theaisummer.com\/swav\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>, <a href=\"https:\/\/wandb.ai\/authors\/swav-tf\/reports\/Unsupervised-Visual-Representation-Learning-with-SwAV--VmlldzoyMjg3Mzg\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a> \u0438 <a href=\"https:\/\/medium.com\/@monadsblog\/the-swav-method-d5c159d57a24\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a><\/p>\n<h2>SEER (SElf-supERvised)<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2103.01988\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">P. Goyal, M. Caron, B. Lefaudeux et al. Self-supervised Pretraining of Visual Features in the Wild<\/a> [<a href=\"https:\/\/ai.facebook.com\/blog\/seer-the-start-of-a-more-powerful-flexible-and-accessible-era-for-computer-vision\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Meta blogpost<\/a>] (\u041c\u0430\u0440\u0442 2021)<br \/>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0442 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438. \u041e\u043d\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 SwAV \u0438 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u0440\u0442\u0443\u0440\u0443 RegNet (1.3B \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432). \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434 \u0438\u0437 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f &#8212; \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0432 NLP, \u0447\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u0435\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 \u043e\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0441 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a \u043d\u0430 few-shot learning. \u041d\u0443 \u0438 \u0434\u0430, \u044d\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043e\u0431\u0433\u043e\u043d\u044f\u0435\u0442 supervised \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435!<\/p>\n<h2>MAE (Masked AutoEncoder)<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2111.06377\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">K. He, X. Chen, S. Xie et al. Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners<\/a>(\u041d\u043e\u044f\u0431\u0440\u044c 2021)<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e, \u043d\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u0430\u044f \u0438 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0447\u043d\u043e \u0432\u043f\u0438\u0448\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435.  \u0412 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u0442\u043e \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0438 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f \u0446\u0438\u043a\u043b\u0438\u0447\u043d\u0430 \u0438 \u043c\u044b \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0441\u043d\u043e\u0432\u0430 \u043a \u0442\u043e\u043c\u0443 \u0441 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u043b\u0438 &#8212; \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043c\u0430\u0441\u043a\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0451 \u043f\u043e \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0448\u0438\u043c\u0441\u044f \u043a\u0443\u0441\u043e\u0447\u043a\u0430\u043c. \u0422\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c ViT \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043a\u0443\u0441\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u042d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u043b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0443\u0441\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0432 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0430 \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440 (\u0442\u043e\u0436\u0435 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440) \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u043b \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043b\u043e\u0441\u0441 &#8212; MSE.<br \/>\u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0432\u0434\u043e\u0445\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u043b\u0438\u0441\u044c BERT&#8217;\u043e\u043c, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e \u0436\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u044e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u043b\u0430 \u0441\u0445\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u044c \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0440 (\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u044b). \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0443 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0446\u044b \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u0430 &#8212; \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432 NLP \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e \u043f\u043e \u0441\u0435\u0431\u0435 \u0438 \u0432 \u043d\u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u043f\u0430\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0442\u043e \u0432 CV \u043e\u0434\u0438\u043d \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u043d\u0435\u0441\u0451\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0441\u0443\u0442 &#8212; \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c. \u041d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0432\u044b\u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u044e\u0442 \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0443, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0437\u0430\u043c\u0430\u0441\u043a\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u043e\u0432 \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f. \u0422\u0430\u043a \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e 2-3 \u0441\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 80% \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438. \u0418 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b!<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0412 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0435 &#8212; \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0440\u0435\u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b<\/figcaption><\/figure>\n<h2>MSN (Masked Siamese Networks)<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2204.07141\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">M. Assran, M. Caron, I. Misra et al. Masked Siamese Networks for Label-Efficient Learning<\/a>(\u0410\u043f\u0440\u0435\u043b\u044c 2022)<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u043a\u043e\u0442\u0451\u043b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0442\u0440\u044e\u043a\u0438, \u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043c\u044b \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043b\u0438 \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f: \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0431\u043b\u043e\u043a Prototypes (\u0438\u0437 SwAV), Momentum encoder (ema), \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 (\u0438\u0437 MAE) \u0438 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u044b. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430 &#8212; \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u0430\u044f \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u044f.<\/p>\n<h2>\u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0438\u0442\u043e\u0433\u0430<\/h2>\n<p>\u041c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u044b\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0438\u0437 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0438 \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c-\u0442\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043b\u0438\u0431\u043e \u0441\u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u044f\u0434 \u0444\u0438\u0447\u0435\u0439-\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f.<br \/>\u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043c\u044b \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0447\u0438\u043c \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0432 SSL, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u0430 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0432\u0441\u044e \u044d\u0442\u0443 \u0440\u0430\u0434\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u043e\u0434\u043d\u044f\u0442\u044c \u0443 \u0441\u0435\u0431\u044f.<\/p>\n<h2>\u0421\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u0432 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0435<\/h2>\n<ol>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/704710\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">SSL. \u041f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/704712\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">SSL. \u041c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 pretext tasks<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/704714\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">SSL. \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f\u0445<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/704716\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">SSL. Contrastive learning<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/704718\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">SSL. \u041a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043a\u0430\u043a \u043b\u043e\u0441\u0441<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/704720\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">SSL. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0438<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>\u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438<\/h2>\n<ol>\n<li>\n<p>SMoG &#8212; ?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2207.06167\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">B. Pang, Y. Zhang, Y. Li et al. Unsupervised Visual Representation Learning by Synchronous Momentum Grouping<\/a>(\u0418\u044e\u043b\u044c 2022)<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/704718\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/704718\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-386047","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/386047","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=386047"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/386047\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=386047"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=386047"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=386047"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}