ITPE * JackerLab

개요BYOL은 라벨 없이도 강력한 시각 표현을 학습할 수 있도록 설계된 자가 지도 학습(Self-Supervised Learning) 프레임워크입니다. 기존 대조 학습(Contrastive Learning)과는 달리, negative sample 없이도 representation을 학습할 수 있다는 점에서 새로운 패러다임을 제시합니다. 본 글에서는 BYOL의 구조, 핵심 기술 요소, 기존 기법과의 차이, 장점 및 활용 사례를 심층 분석합니다.1. 개념 및 정의BYOL(Bootstrap Your Own Latent)은 이미지의 두 augmented view 간의 표현을 예측하도록 학습하면서, negative pair 없이도 유의미한 표현을 획득하는 자가 지도 학습 방법입니다.목적: 라벨 없이 견고하고 일반..

개요SimCLR은 대규모 이미지 데이터에 라벨 없이 학습할 수 있는 자가 지도(contrastive learning) 기반 프레임워크입니다. 본 글에서는 SimCLR의 학습 구조, 핵심 기술 요소, 일반 지도 학습 대비 특징, 성능 및 실제 활용 사례를 심층적으로 분석합니다.1. 개념 및 정의SimCLR(Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations)는 이미지 간의 유사성/비유사성을 기반으로 시각 표현을 학습하는 대조 학습(Contrastive Learning) 기법입니다. 주어진 이미지에 다양한 변형(augmentation)을 가해 양성 쌍(positive pair)을 만들고, 서로 다른 이미지들과의 차별화를 통해 강건한 특징 ..