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#251
summarized by : 志田遥飛
どんな論文か？
自己教師付き学習(SSL)に特化した，シンプルかつ効果的なNeural Architecture SearchアプローチであるDomain-Aware and Task -Aware(DATA)を紹介．巨大なスーパーネットをラベル無しで学習，SSLに対応した柔軟な探索手法を提案している．またDATAが既存のSSL手法と相性がよく，SSLの課題を解決するために効果的な手法であることを示した．
新規性
SSlが抱える次の2つの問題を解決できる手法を提案していること．
Q1:異なるアーキテクチャのネットワークを同時の学習させることが可能か？
A1:Siam型SSLのためのスーパーネット学習機を用いて解決．
Q2:ラベルや評価指標がない場合どうやってネットワークを評価するか？
A2:サブネット間の距離，スーパーネット内の最大ネットワークを評価指標として採用し解決．
結果
(1)いくつかの自己教師付きベンチマークを用いて本手法導入によって得られる効果を検証．(2)Siam型以外の既存のSSLと組み合わせて一般性を検証した．
(2)の実験結果を一部抜粋して画像として添付する．
その他（なぜ通ったか？等）
【Githubへのリンク】
https://github.com/GAIA-vision/GAIA-ssl.
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