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Bootstrap Your Own Latent A New Approach to Self-Supervised Learning Intro 文章提出一种不需要负样本来做自监督学习的方法，提出交替更新假说解释EMA方式更新target network防止collapse的原因，同时用梯度解释 阅读全文
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Face Recognition Papers Review Partial FC: Training 10 Million Identities on a Single Machine arxiv: https://arxiv.org/pdf/2010.05222v2.pdf 主要两个贡献，一是把 阅读全文
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Mutual Information Neural Estimation 互信息定义： \(I(X;Z) = \int_{X \times Z} log\frac{d\mathbb{P}(XZ)}{d\mathbb{P}(X) \otimes \mathbb{P}(Z)}d\mathbb{P}(XZ 阅读全文
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Quantizing Deep Convolutional Networks For Efficient Inference A Whitepaper Question：到底加速在哪？ Nvidia官网上的一张图 非对称量化 \(\begin{aligned}x_{i n t} &=\operato 阅读全文
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Adversarial Examples Improve Image Recognition 这篇文章提出了auxiliary BN来对生成对OOD样本做BN，干净对样本用原始的BN，相当于是两个BN处理。 为什么非要给对抗样本单独一个BN？这样做有什么好处？解决什么问题？ 实际提升有多少？ 具体是 阅读全文
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Semi-supervised Papers Review CatGAN arxiv：https://arxiv.org/pdf/1511.06390.pdf 主要贡献： 修改原始GAN的目标函数为 1）对于有标签样本，训练判别器时直接交叉熵 2）对于无标签样本和生成样本，训练判别器时最小化无标签样 阅读全文