Researchers have found empirically that applying contrastive embedding methods to self-supervised learning models can indeed have good performances which rival that of supervised models. We will explore some of these methods and their results below.
Les chercheurs ont constaté empiriquement que l’application de méthodes d’enchâssement contrastives (contrastive embedding methods) à des modèles d’apprentissage autosupervisé peut donner de bonnes performances rivalisant avec celles des modèles supervisés. Nous allons explorer certaines de ces méthodes et leurs résultats.