SimCLR

SimCLRとは、Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representationsの略称であり、深層学習における自己教師あり学習の代表的な手法の一つです。この手法は、ラベルが付与されていない大量の画像データを用いて、モデルが画像の本質的な特徴を効率的に学習することを目的としています。具体的には、一つの画像に対して異なるデータ拡張を適用して二つのビューを作成し、それらが同じ画像から派生したものであることを認識するようにモデルを訓練します。対照学習という枠組みに基づき、同一画像から生成されたビュー同士の表現を近づけ、異なる画像から生成されたビュー同士の表現を遠ざけることで、画像認識タスクにおいて汎用性の高い特徴量抽出器を構築することが可能です。