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Feb 23, 2024 · 通过上图方式训练视觉模型，学习到了很好的视觉预训练模型的表达 Image Representation，在下游任务只要稍微进行 Fine-tune，效æ_Aug 20, 2024 · 这促使模型区分不同的图文组合，避免错误地将不相关的图像和文本联系在一起。 为了实现良好的图文对比效果，ALBEF 借鉴ä^认真的读了一下论文，还是对He表示大大的钦佩，非常细致的工作。 首先MoCo v3不应该是这篇论文的重点，这篇论文的重点应该是将目前æ—#通常，MoCo是用来进行自监督学习的，因此你需要一个大型的数据集，例如ImageNet。 确保数据集已正确准备，并且可以通过Python接口访问ã€*4.结论 针对传统机器学习算法检测恶意加密流量能力有限的问题，引入视觉领域的MoCo模型，采用对比学习的思路进行流量自监督学习方æ³~其模型结构为： Moco 在借鉴的Simclr的数据增强方式以及mlp结构之后形成了moco-v2，效果也有很大的提升，说明simclr本身的实验结论十分solid~MOCO v2 MOCO v2相当于是把SimCLR中值得借鉴的地方拿来借鉴。 比如其中MLP的投影层，更多的数据增强方式，cosine learning rate schedule，以及更多