It’s almost the same as above but you train the model to figure out a smart way to generate pseudo labels. For example: Given the image of a tiger, the shuffled image is the input x, and the output y would be the correct way of labeling the patches. The network successfully reinventing the patches indicates that it understands the image.
C’est presque la même chose que ci-dessus mais on entraîne le modèle à trouver un moyen intelligent de générer des pseudo-étiquettes. Par exemple, étant donné l’image d’un tigre, l’image mélangée est l’entrée x et la sortie y serait la bonne manière d’étiqueter les patchs. Le fait que le réseau réussisse à réinventer les patchs indique qu’il comprend l’image.