경량 학습형 데이터 증강으로 자기 지도 학습 강화
자기 지도 학습에서 데이터 증강은 학습된 표현의 품질과 다양성에 큰 영향을 미치므로 핵심적인 역할을 한다. 그러나 기존 자기 지도 학습 방식 대부분은 고정된 확률적 증강 파이프라인에 의존하며, 적응형 대안들은 정책 탐색, 적대적 학습 또는 추가 최적화 절차에 따른 높은 비용을 요구한다. 본 논문에서는 자기 지도 시각적 표현 학습을 위한 ELM(Extreme Learning Machines) 기반의 경량 학습형 증강 프레임워크를 제안한다. 제안된 모듈은 이미지 의존적 변환 매개변수를 예측하고 이를 미분 가능한 증강 연산자를 통해 적…