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SimCLR: 대조 학습에는 트릭이 아니라 조합이 필요하다

메모리 뱅크나 특수 구조 없이 — 강한 증강 조합, ResNet 인코더, projection head, NT-Xent 손실, 큰 배치 — 만으로 대조 학습의 SOTA를 크게 끌어올린 프레임워크. linear evaluation에서 ResNet-50(4×) 76.5%로 지도학습 베이스라인과 대등해졌다.