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使用空间条件增强 JEPA:稳健且高效的表示学习

Enhancing JEPAs with Spatial Conditioning: Robust and Efficient Representation Learning

这篇论文被 NeurIPS 2024 的自监督学习 - 理论与实践 (SSLTP) 研讨会接受。基于图像的联合嵌入预测架构 (IJEPA) 为使用蒙版图像建模框架进行表示学习提供了一种有吸引力的蒙版自动编码器 (MAE) 替代方案。IJEPA 通过在潜在空间而非输入空间中进行预测来驱动表示以捕获有用的语义信息。然而,IJEPA 依赖于精心设计的上下文和目标窗口来避免表示崩溃。IJEPA 中的编码器模块无法自适应地调节类型……