从零开始构建DINO模型与PyTorch：自监督视觉transformer

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 DINO模型输出的狗冲刺 无标签自蒸馏（DINO） 《 从几个“补丁”中重建完整图像 | 构建可扩展学习器的掩模自编码器 》这边文章讲了如何构建可扩展学习器，这是我对视觉变换器系列的继续，其中我解释了最重要的架构及其从零开始的实现。 自监督学习 自监督学习（SSL）是一种机器学习类型，模型通过无需手动标记的示例来学习理解数据。相反，它从数据本身生成其监督信号。当标记数据有限且获取成本高昂时，这种方法非常有益。 在SSL中，学习过程涉及创建任务，其中输入数据可以用来预测数据本身的某些部分。 常见的技术包括： 对比学习：模型通过区分相似和不相似的数据对来学习。 预测任务：模型从其他部分预测输入数据的一部分，例如预测句子中的下一个词或从其周围环境中预测词的 ………………………………