Сравнение self-supervised и semi-supervised алгоритмов на задаче классификации изображений

ФИО студента: Рубачёв Иван Викторович

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Прикладная математика и информатика (Бакалавриат)

Год защиты: 2020

В последние два года обучение без учителя снова обрело популярность. Интерес вызван успешными применениями self-supervised и semi-supervised алгоритмов в обработке естественного языка и компьютерном зрении. Одна из проблем вызванная быстрым развитием областей —— воспроизводимость и отсутствие подробных сравнений наиболее успешных подходов. Основная цель данной работы провести сравнение лучших на 2020 год подходов к semi-supervised и self-supervised обучению на задаче классификации изображений.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ