重新定义自监督学习！LeCun团队让MMCR再进一步

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原标题：重新定义自监督学习！LeCun团队让MMCR再进一步
关键字：视图,流形,数据,维度,表示
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新智元报道编辑：alan
【新智元导读】近日，来自斯坦福、MIT、纽约大学和Meta-FAIR等机构的研究人员，通过新的研究重新定义了最大流形容量表示法（MMCR）的可能性。多视图自监督学习（MVSSL，或称为联合嵌入自监督学习）是一种强大的无监督学习方法。它首先创建无监督数据的多个转换或视图，然后以类似监督的方式使用这些视图来学习有用的表示。
实现MVSSL的具体方法有很多，但大致可以分为四类：对比、聚类、蒸馏/动量、冗余减少。
在这众多的方法中，最大流形容量表示（Maximum Manifold Capacity Representation，MMCR）是与众不同的一类。
MMCR不明确使用对比，不执行聚类，不利用蒸馏，也不明确减少冗余，但效果却可以媲美甚至超越其他领先的MVSSL方法。
而来自斯坦福、MIT、纽约大学和Meta-FAIR等机构的研究人员，正在通过新的研究重新定义这个框架的可能性。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2406.09366
作为论文作者之一，LeCun也发推表达了自己的观点：
除非使用预防机制，否则使用SSL训练联合嵌入架构会导致

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