SimSiam
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SimSiam是根据Exploring Simple Siamese Representation Learning论文提出的深度学习模型，其Pytorch实现基于双胞胎网络结构。它不使用softmax分类，而是训练两个互相增强的网络（Siamese twins）来学习特征表示。输入是两个相同的样本，通过共享权重的网络（ sisters）提取特征，之后通过残差连接更新彼此。目标函数是用InfoNCE loss计算映射到相同嵌入空间的正对样本的相似度。该模型强调的是无监督学习中对简单性和效率的探索，展现了在无标签数据上学习强泛化能力。通过在线学习策略，它逐渐移除批次内的自我监督正则化，促进了更好的表示学习。A pytorch implementation for paper 'Exploring Simple Siamese Representation Learning'
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