【摘 要】
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Learning discriminative representations with deep neural networks often relies on massive labeled data, which is expensive and difficult to obtain in many real scenarios. As an alternative, self-super
【机 构】
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BeijingNationalResearchCenterforInformationScienceandTechnology
【出 处】
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International Journal of Automation and Computing
【基金项目】
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by National Natural Science Foundation of China(Nos.61822204 and 61521002).
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Learning discriminative representations with deep neural networks often relies on massive labeled data, which is expensive and difficult to obtain in many real scenarios. As an alternative, self-supervised learning that leverages input itself as superv
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