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#95
summarized by : take
どんな論文か？
対照学習で獲得される、十分かつ最小限の表現は下流タスクには不十分と課題提起。入力と表現の相互情報を増加させる正則化（画像再構成、損失関数）を追加、下流タスクに必要な表現も学習。
新規性
対照学習（contrastive learning）に対して、正則化項（画像再構成や損失関数）を追加するのは初。
結果
転移学習タスクで精度向上。物体検出タスクとインスタンスセグメンテーションタスクで精度向上。
その他（なぜ通ったか？等）
パラメータλを振った実験により、追加される共有情報は適度がよいことを示している。
https://arxiv.org/abs/2203.07004
https://github.com/Haoqing-Wang/InfoCL
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