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- 如何MoCo v1代码训练？ - 知乎
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，效果就会比有很大的提升。 MoCo V1 原理 整篇文章其实主要是在介绍如何用对比学习去无监督地学习视觉的表征。 基本原理
- 在jupyter中怎么运行moco v3模型? - 知乎
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。 3、导入所需库和模型： 在Jupyter Notebook的代码单元格中导入所需的库，包括PyTorch、torchvision以及MoCo v3模型实现的相关模块。
- 如何评价Kaiming He团队的MoCo v3？ - 知乎
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无监督学习最常用的对比学习应用在ViT上。MoCo v3相比v2去掉了memory queue，转而像SimCLR那样采用large batch来取得稍好一点的结果，从结构上encoder f k 借鉴BYOL那样增加了
- 多模态大模型之ALBEF
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 借鉴了 Moco 的做法，引入了 memory bank 和 Momentum encoder。 memory bank 提供了大量的负样本存储，在计算损失时能够确保有足够数量的负样本参与。
- 自监督学习（Self-supervised Learning）有什么比较新的思路？
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法，收集大量的无标记数据进行训练，而后仅采用少量恶意流量进行模型微调达到检测效果。
- 有监督和无监督学习都各有哪些有名的算法和深度学习？ - 知乎
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。 最初在看到Moco这篇文章的时候确实觉得这个思路很巧妙，而且很明显作者将其做work了，因为论文中的指标完全可复现。
- VIT和对比学习咋选? - 知乎
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，以及更多的迭代epoch。 其中supervised是backbone在有监督训练中进行训练的结果。 在加入了SimCLR的一些改进点后，确实取得了模型性能的
- 如何评价Deepmind自监督新作BYOL？ - 知乎
这在经验上给将BYOL近似为BYOL'提供了支持，但是理论上为什么交叉项可以省去，以及在什么条件下能够省去，我们没有在这篇工作中讨论，希望未来能够进一步研究。 表1 不同的BYOL的变种模型在CIFAR10上的表现 现在我们转而研究BYOL'为什么不会发生collapse。
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