{"id":414924,"date":"2024-06-30T00:03:12","date_gmt":"2024-06-30T00:03:12","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=414924"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=414924","title":{"rendered":"<span>Self-Supervised Learning. \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<\/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>\u0420\u0430\u043d\u0435\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0437\u0430 \u0437\u0432\u0435\u0440\u044c \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 SSL \u0438 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043a\u043e\u0439 \u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043c\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u043a\u0443\u043d\u0443\u043b\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0435 SSL \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0439 \u0434\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (4 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434 ?) \u0438 \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u043b\u0438 \u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b. \u0412 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0445\u0440\u043e\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0442\u0430\u0439\u043c\u043b\u0430\u0439\u043d\u0430, \u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043c\u044b\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u0441\u0442\u0440\u043e\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438.<br \/>\u041d\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u044e, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0438\u0437 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e SSL \u0432 Computer Vision.<\/p>\n<h2>\u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0439<\/h2>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/0ba\/466\/4e5\/0ba4664e5e58eb8e033a0a12afb705c3.png\" alt=\"\u0428\u0430\u0442\u0430\u0435\u043c \u0441\u043e\u0431\u0430\u0447\u043a\u0443 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438\" title=\"\u0428\u0430\u0442\u0430\u0435\u043c \u0441\u043e\u0431\u0430\u0447\u043a\u0443 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438\" width=\"1600\" height=\"690\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/0ba\/466\/4e5\/0ba4664e5e58eb8e033a0a12afb705c3.png\"\/><figcaption>\u0428\u0430\u0442\u0430\u0435\u043c \u0441\u043e\u0431\u0430\u0447\u043a\u0443 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438<\/figcaption><\/figure>\n<p> \u0421\u0440\u0435\u0434\u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c 2 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0413\u0435\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 (\u043f\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0442\u044b, \u043a\u0440\u043e\u043f\u044b, \u0441\u043a\u0435\u0439\u043b\u0438\u043d\u0433, \u0444\u043b\u0438\u043f\u044b, \u044d\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0426\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 (\u044f\u0440\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0448\u0443\u043c\u0430)<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0432 supervised \u043c\u0430\u043d\u0435\u0440\u0435, \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0432\u0430\u0436\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f SSL. \u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f SSL \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0447\u0435\u043c \u0432 supervised \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0435. \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0438 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u044b\u0445 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043e SimCLR.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0443\u043c\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0438\u0449\u0443\u0449\u0435\u0439 \u043f\u0430\u0442\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u0432 3D \u043c\u0435\u0434\u0438\u0446\u0438\u043d\u0441\u043a\u043e\u043c \u0441\u043a\u0430\u043d\u0435, \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u0449\u0438\u043d\u0443 \u0441\u0440\u0435\u0437\u0430 \u043f\u043e \u0441\u043d\u0438\u043c\u043a\u0443. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0437 &#8212; \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u0443\u043b\u043e\u0432\u043a\u0443 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0438\u043c\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u0449\u0438\u043d\u0443 \u0441\u043b\u0430\u0439\u0441\u0430 \u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0432\u0435\u0440\u043b\u0430\u043f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c\u0438 \u0441\u043b\u0430\u0439\u0441\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<h2>AAE (Augmented autoencoders)<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1902.01275\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">M. Sundermeyer, Z. Marton, M. Durner et al. Augmented Autoencoders: Implicit 3D Orientation Learning for 6D Object Detection<\/a> (\u0424\u0435\u0432\u0440\u0430\u043b\u044c 2019)<br \/>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u0432\u0442\u043e\u0435\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u043f\u043e\u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e L2 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0443. \u0418\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/e12\/774\/d1b\/e12774d1b31fcf73c6e67681605b318c.png\" width=\"1200\" height=\"515\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e12\/774\/d1b\/e12774d1b31fcf73c6e67681605b318c.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>Joint embedding architectures<\/h2>\n<p>\u041d\u0438\u0436\u0435 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b SSL, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 \u043e\u0442 2\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0442\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041e\u043d\u0438 \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c \u043e\u043f\u0438\u0440\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0438\u0434\u0435\u0438 <a href=\"https:\/\/proceedings.neurips.cc\/paper\/1993\/file\/288cc0ff022877bd3df94bc9360b9c5d-Paper.pdf\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0438\u0430\u043c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439<\/a> \u0438 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u0445\u043e\u0436\u0438\u043c\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f.<br \/>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430, \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0435 &#8212; \u043a\u0430\u043a \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u0441\u043a\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 = \u0432\u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0442\u0443. \u0412 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u044b\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440, \u0442\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0443\u0434\u043e\u0432\u043b\u0435\u0442\u0432\u043e\u0440\u0435\u043d\u043e. \u0421\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 3 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u044b \u0443\u043b\u043e\u0432\u043a\u0430\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/89b\/d61\/a10\/89bd61a10c357c467b1887c0e602c5a9.png\" alt=\"\u041f\u044b\u0442\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439\" title=\"\u041f\u044b\u0442\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439\" width=\"1200\" height=\"913\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/89b\/d61\/a10\/89bd61a10c357c467b1887c0e602c5a9.png\"\/><figcaption>\u041f\u044b\u0442\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439<\/figcaption><\/figure>\n<h2>AMDIM (Augmented Multiscale Deep InfoMax)<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1906.00910\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">P. Bachman, D. Hjelm, W. Buchwalter. Learning Representations by Maximizing Mutual Information Across Views<\/a>(\u0418\u044e\u043d\u044c 2019)<br \/>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438. \u0413\u0440\u0443\u0431\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u043d\u0430\u044f \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b \u043e\u0442 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0441\u0432\u0451\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 (\u044d\u0442\u043e \u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0437\u0431\u0435\u0433\u0430\u0442\u044c \u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c, \u0432\u0435\u0434\u044c \u0441\u0435\u0442\u044c \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438). \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0443\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0432\u0441\u044e \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u0443. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0435 \u0432\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u043a\u0443 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0438 \u044d\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438 \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>\u0413\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/insights.willogy.io\/self-supervised-learning-part-2-from-entropy-to-augmented-multiscale-deep-info-max\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>, \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e! \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 <a href=\"https:\/\/sunniesuhyoung.github.io\/files\/infomax.pdf\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043e\u0431\u0437\u043e\u0440<\/a> \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<h2>BYOL (Bootstrap Your Own Latent)<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2006.07733\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">J.-B. Grill, F. Strub, F. Altch\u00e9 et al. Bootstrap Your Own Latent A New Approach to Self-Supervised Learning<\/a>(\u0418\u044e\u043d\u044c 2020)<\/p>\n<p>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0438\u0434\u0435\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433 \u044d\u043a\u0441\u0442\u0440\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u043c \u0438\u0437 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438. \u0412 \u0441\u0435\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f 2 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"\\theta\" alt=\"\\theta\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/bb6\/218\/73f\/bb621873fac649c22eb79f44eec0f953.svg\" width=\"9\" height=\"17\"\/> (\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u044f\u044f \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435) \u0438  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"\\xi\" alt=\"\\xi\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/4b3\/569\/830\/4b35698300ab0f442ae1728c6538562a.svg\" width=\"9\" height=\"20\"\/> (\u043d\u0438\u0436\u043d\u044f\u044f \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435) \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula\" source=\"\\begin{array}{l} \\theta \\leftarrow \\operatorname{optimizer}\\left(\\theta, \\nabla_\\theta \\mathcal{L}_{\\theta, \\xi}, \\eta\\right), \\\\ \\xi \\leftarrow \\tau \\xi+(1-\\tau) \\theta, \\end{array}\" alt=\"\\begin{array}{l} \\theta \\leftarrow \\operatorname{optimizer}\\left(\\theta, \\nabla_\\theta \\mathcal{L}_{\\theta, \\xi}, \\eta\\right), \\\\ \\xi \\leftarrow \\tau \\xi+(1-\\tau) \\theta, \\end{array}\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/ca2\/662\/338\/ca266233849e217c2d0880df9539de19.svg\" width=\"237\" height=\"52\"\/><\/p>\n<p>\u0442.\u0435. \u0432\u0435\u0440\u0445\u044f\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"\\theta\" alt=\"\\theta\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/f28\/295\/3ac\/f282953accbaeb1d527c3719edf00c7c.svg\" width=\"9\" height=\"17\"\/> \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u0431\u0435\u043a\u043f\u0440\u043e\u043f\u0430 \u0441 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430, \u0430 \u043d\u0438\u0436\u043d\u044f\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"\\xi\" alt=\"\\xi\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/96e\/8a8\/b75\/96e8a8b75ff04d46a7f4bb5cf5350f15.svg\" width=\"9\" height=\"20\"\/> &#8212; \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 (<a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%AD%D0%BA%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%81%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B6%D0%B8%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435<\/a>) \u0441 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"formula inline\" source=\"\\tau\" alt=\"\\tau\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d65\/40f\/c86\/d6540fc86adf3103de99f28c41c850ac.svg\" width=\"10\" height=\"12\"\/> &#8212; \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e \u0431\u043b\u043e\u043a\u0443 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0432 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0442\u0438\u043f\u0430 ADAM. \u0412 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442, \u044d\u0442\u043e \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435. <\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/615\/615\/8a3\/6156158a35e09412485e2092b8788856.png\" width=\"1870\" height=\"404\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/615\/615\/8a3\/6156158a35e09412485e2092b8788856.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0445\u0435\u043c\u0435 \u0432 \u043b\u043e\u0441\u0441 \u0441 \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0441\u044b\u0440\u044b\u0435 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438, \u0430 \u043f\u0440\u043e\u0448\u0435\u0434\u0448\u0438\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0431\u043b\u043e\u043a predictor. \u042d\u0442\u043e\u0442 MLP \u0431\u043b\u043e\u043a \u043d\u0430\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b SImCLR (\u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u0430 \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435). \u0414\u043b\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 BatchNorm(BN) \u0441\u043b\u043e\u044f \u0432 \u043d\u0438\u0445.<\/p>\n<h3>\u0412\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 BN \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e BYOL<\/h3>\n<p>\u0412 <a href=\"https:\/\/generallyintelligent.ai\/blog\/2020-08-24-understanding-self-supervised-contrastive-learning\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435<\/a> \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 Batch Normailazion \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 BYOL (\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0438 \u043d\u0430 SimSiam \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435). \u042d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 BN \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442 \u043a \u0434\u0435\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435 \u0440\u0430\u043d\u0434\u043e\u043c\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/df3\/ee4\/7eb\/df3ee47eb519264d0a3fa41b6bb72632.png\" width=\"542\" height=\"375\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/df3\/ee4\/7eb\/df3ee47eb519264d0a3fa41b6bb72632.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043e \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430\u0445 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e BN \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0440\u043e\u043b\u044c Contrastive Loss \u0432 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u044f\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432. \u0422\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0442\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u043e\u043b\u043b\u0430\u043f\u0441\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433 \u043a \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 [1, 0, 0, &#8230;]. \u0412 \u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043a \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 BN \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u043c\u043f\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438 \u0438\u0433\u0440\u0430\u044e\u0442 \u0440\u043e\u043b\u044c \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<blockquote>\n<p>Said another way, with batch normalization, BYOL learns by asking, &#171;how is this image different from the average image?&#187;. The explicit contrastive approach used by SimCLR and MoCo learns by asking, &#171;what distinguishes these two specific images from each other?&#187;<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u042d\u0442\u0438\u043c \u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430 \u043d\u0430 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<h2>SimSiam (Simple Siamese)<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2011.10566\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">X. Chen, K. He. Exploring Simple Siamese Representation Learning<\/a>(\u041d\u043e\u044f\u0431\u0440\u044c 2020)<br \/>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0434\u0435\u044e \u0441\u0438\u0430\u043c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0438 BYOL \u0432 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043e\u0442\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u043e\u0442 \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 (\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0448\u0430\u0440\u0438\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u0430). \u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043e\u043d\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u0437\u0430\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0434\u0443\u0442 \u043d\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 MLP \u0431\u043b\u043e\u043a predictor. \u041a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0431\u044b, \u043f\u0440\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0441\u043a\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f &#8212; \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c MLP \u043a\u0430\u043a \u0442\u043e\u0436\u0434\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e, \u0430 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0442\u044f\u043d\u0443\u0442\u044c \u043a \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u043c\u0443 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e. \u0418 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043f\u0440\u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f\u0445 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0432\u044b\u0440\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445!<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/d95\/7b2\/adb\/d957b2adbbe58d2d6a9157caef6aa476.png\" width=\"799\" height=\"561\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d95\/7b2\/adb\/d957b2adbbe58d2d6a9157caef6aa476.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 ablation study \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 (\u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 Batch Normalization \u0441\u043b\u043e\u044f, \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430, \u0437\u0430\u043c\u043e\u0440\u043e\u0437\u043a\u0430\/\u0440\u0430\u0437\u043c\u043e\u0440\u043e\u0437\u043a\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f MLP) \u0438 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043f\u0440\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0432\u0441\u0451 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 (\u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d BN \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u043e\u0440\u043e\u0436\u0435\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 MLP). \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435 \u0441\u043a\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435, \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 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u0430\u0441\u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043d\u0435\u0446\u043e\u0432 \u043d\u0430\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/EM-%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Expectation\u2013maximization (EM)<\/a> \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c, \u043a\u0430\u0447\u0435\u043b\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0434\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e \u0432\u044b\u0440\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f.<br \/>\u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/wiki.tum.de\/display\/dlma\/Exploring+Simple+Siamese+Representation+Learning\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a><\/p>\n<h2>DINO (self-DIstillation with NO labels)<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2104.14294\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">M. Caron, H. Touvron, I. Misra et al. Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers<\/a>(\u041c\u0430\u0440\u0442 2021)<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/179\/65c\/e2f\/17965ce2fc2061e4dbd581a21c4e23f4.png\" width=\"1280\" height=\"640\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/179\/65c\/e2f\/17965ce2fc2061e4dbd581a21c4e23f4.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>DINO \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u0441 \u0441\u0438\u0430\u043c\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0435\u0442\u044f\u043c\u0438 \u0441 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0432\u0435\u0442\u043e\u043a \u043f\u043e \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u043c\u0443 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c\u0443 (momentum encoder) \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u043a\u0430\u043a Knowledge distilation. \u0421\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0434\u0438\u0441\u0442\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f (teacher) \u043a \u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u043a\u0443 (student) \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u044e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u0431\u0435\u043a\u043f\u0440\u043e\u043f\u0430, \u0430 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f &#8212; \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u043e\u0442 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u043a\u0430. BatchNorm \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442 2\u043c\u044f \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u0430\u043c\u0438 &#8212; \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 sharpening, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u0441\u0434\u0432\u0438\u0433\u0430 \u0432 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435. \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0442\u0430\u043a \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442: centering prevents one dimension to dominate but encourages collapse to the uniform distribution, while the sharpening has the opposite effect. \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442 \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043a\u0440\u043e\u043f (\u0438\u0437 SwAV) \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0442\u0447\u0435\u0439 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e.<br \/>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u0430 (ViT) \u0438 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 &#8212; \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0431\u0435\u0437 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435! \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u043e\u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438 supervised \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/38b\/3f1\/c6f\/38b3f1c6ff880ebff8867ecb4ef544c9.png\" alt=\"\u041a\u0430\u0440\u0442\u0430 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445, \u0434\u0430\u0440\u043e\u043c. \u0418 \u043f\u0443\u0441\u0442\u044c \u043d\u0438\u043a\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0443\u0439\u0434\u0451\u0442 \u043e\u0431\u0438\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c.\" title=\"\u041a\u0430\u0440\u0442\u0430 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445, \u0434\u0430\u0440\u043e\u043c. \u0418 \u043f\u0443\u0441\u0442\u044c \u043d\u0438\u043a\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0443\u0439\u0434\u0451\u0442 \u043e\u0431\u0438\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c.\" width=\"1392\" height=\"360\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/38b\/3f1\/c6f\/38b3f1c6ff880ebff8867ecb4ef544c9.png\"\/><figcaption>\u041a\u0430\u0440\u0442\u0430 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445, \u0434\u0430\u0440\u043e\u043c. \u0418 \u043f\u0443\u0441\u0442\u044c \u043d\u0438\u043a\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0443\u0439\u0434\u0451\u0442 \u043e\u0431\u0438\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c.<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/wandb.ai\/self-supervised-learning\/dino\/reports\/DINO-Emerging-Properties-in-Self-Supervised-Vision-Transformers--VmlldzoxMzM2MTAz\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>, <a href=\"https:\/\/ssl-demos.metademolab.com\/home#demos\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442<\/a> \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u043b\u0435\u0439\u0433\u0440\u0430\u0443\u043d\u0434 \u0441 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<h2>Self-classifier<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2103.10994\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">E. Amrani, L. Karlinsky, A. Bronstein Self-Supervised Classification Network<\/a>(\u041c\u0430\u0440\u0442 2021)<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/acf\/28b\/f03\/acf28bf034ff4d8443357d53f07fdaa6.png\" width=\"1151\" height=\"576\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/acf\/28b\/f03\/acf28bf034ff4d8443357d53f07fdaa6.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u0443\u0436\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c: \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0438\u0430\u043c\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0440\u043e\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0443, \u043d\u043e \u0447\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u044c \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0443 \u043e \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432? \u041e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 &#8212; \u0437\u0430\u043f\u0430\u0441\u044f\u0441\u044c \u0442\u0435\u043e\u0440\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0411\u0430\u0439\u0435\u0441\u0430, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043b\u043e\u0441\u0441 \u0438 \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u0421\u041e\u0422\u0423. \u041e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u0437\u0430\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f.<\/p>\n<h2>Barlow Twins<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2103.03230\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">J. Zbontar, L. Jing, I. Misra. Barlow Twins: Self-Supervised Learning via Redundancy Reduction<\/a>(\u041c\u0430\u0440\u0442 2021)<br \/>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0435, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043b\u043e\u0441\u0441. \u0418\u043c\u0435\u044f \u0431\u0430\u0442\u0447 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430, \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 \u043f\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u044e\u0442 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443. \u0422\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u0434\u0435\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u0431\u044b\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0445 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430\u0443\u043a Horace Barlow, \u0432 \u0447\u0435\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0438 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434. \u0418\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438, \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0430 \u0438\u0437 2\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043d\u0435\u0446\u043e\u0432 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0443 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0439 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0442\u044c \u0435\u0451 \u043a \u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0435. \u0422\u0443\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f MLP \u0441\u043b\u043e\u0438 projector.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/181\/c2c\/a72\/181c2ca728a2755160cc6d777f933640.png\" width=\"1064\" height=\"566\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/181\/c2c\/a72\/181c2ca728a2755160cc6d777f933640.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0431\u0430\u0442\u0447\u0443, \u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043d \u043a \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0443 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430. \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043d\u0430 ablation study \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430 \u0443 \u043d\u0438\u0445 = 1024, \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438 \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043f\u0440\u0438 \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430 &#8212; \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0434\u0451\u0442 \u043a \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u0434\u0451\u0442 \u043a \u043e\u0440\u0442\u043e\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430, \u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043c\u0435\u0448\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u0431\u0430\u0437\u0438\u0441. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0443\u0441\u0442\u043e\u0439\u0447\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 BN \u0441\u043b\u043e\u044f. \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u0435\u0433\u043e \u0440\u043e\u043b\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0443 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0443.<\/p>\n<h2>VICReg (Variance-Invariance-Covariance Regularization)<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2105.04906\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">A. Bardes, J. Ponce, Y. LeCun. VICReg: Variance-Invariance-Covariance Regularization for Self-Supervised Learning<\/a>(\u041c\u0430\u0439 2021)<\/p>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043f\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u043c \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f\u043c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>Invariance &#8212; \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0439 \u0441\u0445\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0438 2\u0445 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 \u0430\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Variance &#8212; \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Hinge_loss\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">hinge loss<\/a> \u0434\u043b\u044f \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0421\u0435\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0448\u0442\u0440\u0430\u0444\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0432\u044b\u0448\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433, \u0442.\u0435. \u043e\u043d \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e\u0441\u044f \u043e\u0442 \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Covariance &#8212; \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e Barlow Twins, \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u044e \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432-\u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e 2 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0435 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438, \u0430 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u043d\u0435 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0431\u0449\u0438\u043c\u0438. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438 VICReg \u043b\u043e\u0441\u0441 \u043d\u0430 BYOL \u0438  SimSiam \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0443\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c Batch Normalization \u0432 \u0441\u0435\u0442\u044c.<\/p>\n<h2>\u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0438\u0442\u043e\u0433\u0430<\/h2>\n<p>\u041c\u044b \u0443\u043f\u043e\u043c\u044f\u043d\u0443\u043b\u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0432 SSL, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0435\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0438\u0445 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0441\u0438\u0430\u043c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0435\u0442\u044f\u0445 \u0438 \u0438\u0434\u0435\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0442\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f \u0431\u043b\u0438\u0437\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u043b\u0430\u043f\u0441\u0430 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0432 \u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u044b \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u0438 (AMDIM, Barlow Twins, VICReg), \u043b\u0438\u0431\u043e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0440\u044e\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 (BYOL, SimSiam).<br \/>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438, \u0442\u043e \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0435\u0449\u0451 \u0445\u0438\u0442\u0440\u0435\u0435 &#8212; \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0435\u0449\u0451 \u043f\u0430\u0447\u043a\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u0441\u043f\u043e\u0439\u043b\u0435\u0440\u0430 &#8212; \u043e\u043d\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0432 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0430\u043f\u0435\u043a\u0442\u044b, \u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 \u043a \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430.<br \/>\u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 contrastive \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430 &#8212; \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0433\u043e\u0434\u0443 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438\u0437 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0438, \u043d\u043e \u0438 \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0438\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>Whitening-MSE &#8212; ?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2007.06346\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">A. Ermolov, A. Siarohin, E. Sangineto et al. Whitening for self-supervised representation learning<\/a>(\u0418\u044e\u043b\u044c 2020)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>CorInfoMax &#8212; ?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2209.07999\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">S. Ozsoy, S, Hamdan, S. \u00d6. Arik et al. Self-Supervised Learning with an Information Maximization Criterion<\/a>(\u0421\u0435\u043d\u0442\u044f\u0431\u0440\u044c 2022)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>RandAugment &#8212; ?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1909.13719\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">E. D. Cubuk, B. Zoph, J. Shlens et al. RandAugment: Practical automated data augmentation with a reduced search space<\/a>(\u0421\u0435\u043d\u0442\u044f\u0431\u0440\u044c 2019)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>OBoW &#8212; ?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2012.11552\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">S. Gidaris, A. Bursuc, G. Puy et al. OBoW: Online Bag-of-Visual-Words Generation for Self-Supervised Learning<\/a>(\u0414\u0435\u043a\u0430\u0431\u0440\u044c 2020)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Decorr &#8212; ?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2105.00470\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">T. Hua, W. Wang, Z. Xue et al. On Feature Decorrelation in Self-Supervised Learning<\/a>(\u041c\u0430\u0439 2021)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>TWIST &#8212; ?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2110.07402\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">F. Wang, T. Kong, R. Zhang et al. Self-Supervised Learning by Estimating Twin Class Distributions<\/a>(\u041e\u043a\u0442\u044f\u0431\u0440\u044c 2021)<\/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\/704714\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/704714\/<\/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>\u0420\u0430\u043d\u0435\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0437\u0430 \u0437\u0432\u0435\u0440\u044c \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 SSL \u0438 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043a\u043e\u0439 \u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043c\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u043a\u0443\u043d\u0443\u043b\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0435 SSL \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0439 \u0434\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (4 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434 ?) \u0438 \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u043b\u0438 \u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b. \u0412 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u043c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0445\u0440\u043e\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0442\u0430\u0439\u043c\u043b\u0430\u0439\u043d\u0430, \u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043c\u044b\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u0441\u0442\u0440\u043e\u044f\u0449\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438.<br \/>\u041d\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u044e, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0438\u0437 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e SSL \u0432 Computer Vision.<\/p>\n<h2>\u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0439<\/h2>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0428\u0430\u0442\u0430\u0435\u043c \u0441\u043e\u0431\u0430\u0447\u043a\u0443 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438<\/figcaption><\/figure>\n<p> \u0421\u0440\u0435\u0434\u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c 2 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0413\u0435\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 (\u043f\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0442\u044b, \u043a\u0440\u043e\u043f\u044b, \u0441\u043a\u0435\u0439\u043b\u0438\u043d\u0433, \u0444\u043b\u0438\u043f\u044b, \u044d\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0426\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 (\u044f\u0440\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0448\u0443\u043c\u0430)<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0432 supervised \u043c\u0430\u043d\u0435\u0440\u0435, \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0432\u0430\u0436\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f SSL. \u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f SSL \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0447\u0435\u043c \u0432 supervised \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0435. \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0438 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u044b\u0445 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043e SimCLR.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0443\u043c\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0438\u0449\u0443\u0449\u0435\u0439 \u043f\u0430\u0442\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u0432 3D \u043c\u0435\u0434\u0438\u0446\u0438\u043d\u0441\u043a\u043e\u043c \u0441\u043a\u0430\u043d\u0435, \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u0449\u0438\u043d\u0443 \u0441\u0440\u0435\u0437\u0430 \u043f\u043e \u0441\u043d\u0438\u043c\u043a\u0443. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0437 &#8212; \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u0443\u043b\u043e\u0432\u043a\u0443 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0438\u043c\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u0449\u0438\u043d\u0443 \u0441\u043b\u0430\u0439\u0441\u0430 \u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0432\u0435\u0440\u043b\u0430\u043f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c\u0438 \u0441\u043b\u0430\u0439\u0441\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<h2>AAE (Augmented autoencoders)<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1902.01275\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">M. Sundermeyer, Z. Marton, M. Durner et al. Augmented Autoencoders: Implicit 3D Orientation Learning for 6D Object Detection<\/a> (\u0424\u0435\u0432\u0440\u0430\u043b\u044c 2019)<br \/>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u0432\u0442\u043e\u0435\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u043f\u043e\u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e L2 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0443. \u0418\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>Joint embedding architectures<\/h2>\n<p>\u041d\u0438\u0436\u0435 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b SSL, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 \u043e\u0442 2\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0442\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041e\u043d\u0438 \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c \u043e\u043f\u0438\u0440\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0438\u0434\u0435\u0438 <a href=\"https:\/\/proceedings.neurips.cc\/paper\/1993\/file\/288cc0ff022877bd3df94bc9360b9c5d-Paper.pdf\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0438\u0430\u043c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439<\/a> \u0438 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0441\u0445\u043e\u0436\u0438\u043c\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f.<br \/>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430, \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0435 &#8212; \u043a\u0430\u043a \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u0441\u043a\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 = \u0432\u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0442\u0443. \u0412 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0432\u044b\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440, \u0442\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0443\u0434\u043e\u0432\u043b\u0435\u0442\u0432\u043e\u0440\u0435\u043d\u043e. \u0421\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 3 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u044b \u0443\u043b\u043e\u0432\u043a\u0430\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0438\u0437\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c \u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u041f\u044b\u0442\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439<\/figcaption><\/figure>\n<h2>AMDIM (Augmented Multiscale Deep InfoMax)<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1906.00910\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">P. Bachman, D. Hjelm, W. Buchwalter. Learning Representations by Maximizing Mutual Information Across Views<\/a>(\u0418\u044e\u043d\u044c 2019)<br \/>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438. \u0413\u0440\u0443\u0431\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u043d\u0430\u044f \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b \u043e\u0442 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0441\u0432\u0451\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 (\u044d\u0442\u043e \u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0437\u0431\u0435\u0433\u0430\u0442\u044c \u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c, \u0432\u0435\u0434\u044c \u0441\u0435\u0442\u044c \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438). \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0451\u0432 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0443\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0432\u0441\u044e \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u0443. \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0435 \u0432\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u043a\u0443 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0438 \u044d\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438 \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>\u0413\u043e\u0440\u0430\u0437\u0434\u043e \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/insights.willogy.io\/self-supervised-learning-part-2-from-entropy-to-augmented-multiscale-deep-info-max\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>, \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e! \u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 <a href=\"https:\/\/sunniesuhyoung.github.io\/files\/infomax.pdf\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u043e\u0431\u0437\u043e\u0440<\/a> \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<h2>BYOL (Bootstrap Your Own Latent)<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2006.07733\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">J.-B. Grill, F. Strub, F. Altch\u00e9 et al. Bootstrap Your Own Latent A New Approach to Self-Supervised Learning<\/a>(\u0418\u044e\u043d\u044c 2020)<\/p>\n<p>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0438\u0434\u0435\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433 \u044d\u043a\u0441\u0442\u0440\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u043c \u0438\u0437 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438. \u0412 \u0441\u0435\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f 2 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432   (\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u044f\u044f \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435) \u0438   (\u043d\u0438\u0436\u043d\u044f\u044f \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435) \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n<p>\u0442.\u0435. \u0432\u0435\u0440\u0445\u044f\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c  \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u0431\u0435\u043a\u043f\u0440\u043e\u043f\u0430 \u0441 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430, \u0430 \u043d\u0438\u0436\u043d\u044f\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c  &#8212; \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 (<a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%AD%D0%BA%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%81%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D0%B6%D0%B8%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435<\/a>) \u0441 \u043a\u043e\u044d\u0444\u0444\u0438\u0446\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c  &#8212; \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e \u0431\u043b\u043e\u043a\u0443 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0432 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430\u0445 \u0442\u0438\u043f\u0430 ADAM. \u0412 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442, \u044d\u0442\u043e \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435. <\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0445\u0435\u043c\u0435 \u0432 \u043b\u043e\u0441\u0441 \u0441 \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0441\u044b\u0440\u044b\u0435 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438, \u0430 \u043f\u0440\u043e\u0448\u0435\u0434\u0448\u0438\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0431\u043b\u043e\u043a predictor. \u042d\u0442\u043e\u0442 MLP \u0431\u043b\u043e\u043a \u043d\u0430\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b SImCLR (\u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u0430 \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435). \u0414\u043b\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 BatchNorm(BN) \u0441\u043b\u043e\u044f \u0432 \u043d\u0438\u0445.<\/p>\n<h3>\u0412\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 BN \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e BYOL<\/h3>\n<p>\u0412 <a href=\"https:\/\/generallyintelligent.ai\/blog\/2020-08-24-understanding-self-supervised-contrastive-learning\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435<\/a> \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 Batch Normailazion \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 BYOL (\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u0438 \u043d\u0430 SimSiam \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435). \u042d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 BN \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442 \u043a \u0434\u0435\u0433\u0440\u0430\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435 \u0440\u0430\u043d\u0434\u043e\u043c\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043e \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430\u0445 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e BN \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0440\u043e\u043b\u044c Contrastive Loss \u0432 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u044f\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432. \u0422\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0442\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043a\u043e\u043b\u043b\u0430\u043f\u0441\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433 \u043a \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 [1, 0, 0, &#8230;]. \u0412 \u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043a \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 BN \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u043c\u043f\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438 \u0438\u0433\u0440\u0430\u044e\u0442 \u0440\u043e\u043b\u044c \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<blockquote>\n<p>Said another way, with batch normalization, BYOL learns by asking, &#171;how is this image different from the average image?&#187;. The explicit contrastive approach used by SimCLR and MoCo learns by asking, &#171;what distinguishes these two specific images from each other?&#187;<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u042d\u0442\u0438\u043c \u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430 \u043d\u0430 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<h2>SimSiam (Simple Siamese)<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2011.10566\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">X. Chen, K. He. Exploring Simple Siamese Representation Learning<\/a>(\u041d\u043e\u044f\u0431\u0440\u044c 2020)<br \/>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0434\u0435\u044e \u0441\u0438\u0430\u043c\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0438 BYOL \u0432 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043e\u0442\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u043e\u0442 \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 (\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0448\u0430\u0440\u0438\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441\u0430). \u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043e\u043d\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u0437\u0430\u043f\u0440\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0434\u0443\u0442 \u043d\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 MLP \u0431\u043b\u043e\u043a predictor. \u041a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0431\u044b, \u043f\u0440\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0441\u043a\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f &#8212; \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c MLP \u043a\u0430\u043a \u0442\u043e\u0436\u0434\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e, \u0430 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0442\u044f\u043d\u0443\u0442\u044c \u043a \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u043c\u0443 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e. \u0418 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043f\u0440\u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f\u0445 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0432\u044b\u0440\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445!<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u044b\u0435 ablation study \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 (\u043d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 Batch Normalization \u0441\u043b\u043e\u044f, \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430, \u0437\u0430\u043c\u043e\u0440\u043e\u0437\u043a\u0430\/\u0440\u0430\u0437\u043c\u043e\u0440\u043e\u0437\u043a\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f MLP) \u0438 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043f\u0440\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0432\u0441\u0451 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 (\u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d BN \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u043e\u0440\u043e\u0436\u0435\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 MLP). \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435 \u0441\u043a\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435, \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 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u0430\u0441\u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043d\u0435\u0446\u043e\u0432 \u043d\u0430\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/EM-%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Expectation\u2013maximization (EM)<\/a> \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c, \u043a\u0430\u0447\u0435\u043b\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435 \u0434\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e \u0432\u044b\u0440\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f.<br \/>\u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/wiki.tum.de\/display\/dlma\/Exploring+Simple+Siamese+Representation+Learning\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a><\/p>\n<h2>DINO (self-DIstillation with NO labels)<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2104.14294\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">M. Caron, H. Touvron, I. Misra et al. Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers<\/a>(\u041c\u0430\u0440\u0442 2021)<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>DINO \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u0441 \u0441\u0438\u0430\u043c\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0441\u0435\u0442\u044f\u043c\u0438 \u0441 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0432\u0435\u0442\u043e\u043a \u043f\u043e \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u043c\u0443 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c\u0443 (momentum encoder) \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u043a\u0430\u043a Knowledge distilation. \u0421\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0434\u0438\u0441\u0442\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f (teacher) \u043a \u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u043a\u0443 (student) \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u044e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u0431\u0435\u043a\u043f\u0440\u043e\u043f\u0430, \u0430 \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f &#8212; \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u043e\u0442 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432 \u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u043a\u0430. BatchNorm \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442 2\u043c\u044f \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u0430\u043c\u0438 &#8212; \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 sharpening, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u0441\u0434\u0432\u0438\u0433\u0430 \u0432 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0437\u044f\u0449\u0435\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435. \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0442\u0430\u043a \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442: centering prevents one dimension to dominate but encourages collapse to the uniform distribution, while the sharpening has the opposite effect. \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442 \u043c\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u043a\u0440\u043e\u043f (\u0438\u0437 SwAV) \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0442\u0447\u0435\u0439 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e.<br \/>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u0430 (ViT) \u0438 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 &#8212; \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438 \u0441\u0435\u0442\u044c \u0431\u0435\u0437 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435! \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u043e\u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435, \u0447\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438 supervised \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u041a\u0430\u0440\u0442\u0430 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445, \u0434\u0430\u0440\u043e\u043c. \u0418 \u043f\u0443\u0441\u0442\u044c \u043d\u0438\u043a\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0443\u0439\u0434\u0451\u0442 \u043e\u0431\u0438\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c.<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c <a href=\"https:\/\/wandb.ai\/self-supervised-learning\/dino\/reports\/DINO-Emerging-Properties-in-Self-Supervised-Vision-Transformers--VmlldzoxMzM2MTAz\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>, <a href=\"https:\/\/ssl-demos.metademolab.com\/home#demos\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0442\u0443\u0442<\/a> \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u043b\u0435\u0439\u0433\u0440\u0430\u0443\u043d\u0434 \u0441 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<h2>Self-classifier<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2103.10994\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">E. Amrani, L. Karlinsky, A. Bronstein Self-Supervised Classification Network<\/a>(\u041c\u0430\u0440\u0442 2021)<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u0443\u0436\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c: \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0438\u0430\u043c\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u044d\u043d\u0442\u0440\u043e\u043f\u0438\u0435\u0439 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0440\u043e\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0443, \u043d\u043e \u0447\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u044c \u0433\u0438\u043f\u043e\u0442\u0435\u0437\u0443 \u043e \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432? \u041e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 &#8212; \u0437\u0430\u043f\u0430\u0441\u044f\u0441\u044c \u0442\u0435\u043e\u0440\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0411\u0430\u0439\u0435\u0441\u0430, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043b\u043e\u0441\u0441 \u0438 \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u0421\u041e\u0422\u0423. \u041e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0430\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u0437\u0430\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f.<\/p>\n<h2>Barlow Twins<\/h2>\n<p>?<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2103.03230\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">J. Zbontar, L. Jing, I. Misra. Barlow Twins: Self-Supervised Learning via Redundancy Reduction<\/a>(\u041c\u0430\u0440\u0442 2021)<br \/>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0435, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043b\u043e\u0441\u0441. \u0418\u043c\u0435\u044f \u0431\u0430\u0442\u0447 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430, \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 \u043f\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u044e\u0442 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443. \u0422\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442 \u0441\u0435\u0442\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u0434\u0435\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u0431\u044b\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0445 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u0430\u0443\u043a Horace Barlow, \u0432 \u0447\u0435\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0438 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434. \u0418\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438, \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0430 \u0438\u0437 2\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043d\u0435\u0446\u043e\u0432 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0443 \u043a\u0440\u043e\u0441\u0441-\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0439 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0442\u044c \u0435\u0451 \u043a \u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0435. \u0422\u0443\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f MLP \u0441\u043b\u043e\u0438 projector.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043b\u043e\u0441\u0441\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0431\u0430\u0442\u0447\u0443, \u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043d \u043a \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0443 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430. \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043d\u0430 ablation study \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430 \u0443 \u043d\u0438\u0445 = 1024, \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u0430\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\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-414924","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/414924","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=414924"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/414924\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=414924"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=414924"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=414924"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}