کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
This empirical study aims at improving the effectiveness of the standard 2-layer MLP projection head $g(\cdot)$ featured in the SimCLR framework through the use of pretrained autoencoder embeddings. Given a contrastive learning task with a largely unlabeled image classification dataset, we first train a shallow autoencoder architecture and extract its compressed representations contained in the encoder's embedding layer. After freezing the weights within this pretrained layer, we use it as a drop-in replacement for the input layer of SimCLR's default projector. Additionally, we also apply further architectural changes to the projector by decreasing its width and changing its activation function. The different projection heads are then used to contrastively train and evaluate a feature extractor $f(\cdot)$ following the SimCLR protocol, while also examining the performance impact of Z-score normalized datasets. Our experiments indicate that using a pretrained autoencoder embedding in the projector can not only increase classification accuracy by up to 2.9% or 1.7% on average but can also significantly decrease the dimensionality of the projection space. Our results also suggest, that using the sigmoid and tanh activation functions within the projector can outperform ReLU in terms of peak and average classification accuracy. When applying our presented projectors, then not applying Z-score normalization to datasets often increases peak performance. In contrast, the default projection head can benefit more from normalization. All experiments involving our pretrained projectors are conducted with frozen embeddings, since our test results indicate an advantage compared to using their non-frozen counterparts.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
این مطالعه تجربی با هدف بهبود اثربخشی سر طرح ریزی استاندارد 2 لایه MLP $ G (\ CDOT) $ که در چارچوب SIMCLR با استفاده از تعبیه های Autoencoder پیش ساخته نمایش داده شده است.با توجه به یک کار یادگیری متضاد با یک مجموعه داده طبقه بندی کاملاً بدون برچسب ، ابتدا یک معماری کم عمق Autoencoder را آموزش می دهیم و بازنمودهای فشرده شده آن موجود در لایه جاسازی کننده رمزگذار را استخراج می کنیم.پس از انجماد وزنهای موجود در این لایه پیش ساخته ، ما از آن به عنوان جایگزینی قطره ای برای لایه ورودی پروژکتور پیش فرض SIMCLR استفاده می کنیم.علاوه بر این ، ما همچنین با کاهش عرض آن و تغییر عملکرد فعال سازی آن ، تغییرات معماری بیشتری را در پروژکتور اعمال می کنیم.سپس از سرهای طرح ریزی مختلف برای آموزش متضاد و ارزیابی یک استخراج کننده ویژگی $ f (\ cdot) $ به دنبال پروتکل SIMCLR استفاده می شود ، در حالی که تأثیر عملکرد مجموعه داده های عادی Z را نیز بررسی می کند.آزمایشات ما نشان می دهد که استفاده از یک تعبیه کننده اتوآنمان پیش ساخته در پروژکتور نه تنها می تواند به طور متوسط دقت طبقه بندی را تا 2.9 ٪ یا 1.7 ٪ افزایش دهد بلکه می تواند به طور قابل توجهی ابعاد فضای طرح ریزی را کاهش دهد.نتایج ما همچنین حاکی از آن است که استفاده از توابع فعال سازی سیگموئید و TANH در پروژکتور می تواند از نظر دقت طبقه بندی اوج و متوسط بهتر عمل کند.هنگام استفاده از پروژکتورهای ارائه شده ما ، استفاده از عادی سازی نمره Z در مجموعه داده ها اغلب عملکرد اوج را افزایش می دهد.در مقابل ، سر پیش فرض پیش فرض می تواند بیشتر از عادی سازی بهره مند شود.تمام آزمایشات مربوط به پروژکتورهای پیش ساخته ما با تعبیه های منجمد انجام می شود ، زیرا نتایج آزمایش ما حاکی از مزیت در مقایسه با استفاده از همتایان غیر یخ زده آنها است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
