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moco.tensorflow: A TensorFlow re-implementation. Colab notebook: CIFAR demo on Colab GPU.

2019年11月13日 · We present Momentum Contrast (MoCo) for unsupervised visual representation learning. From a perspective on contrastive learning as dictionary look-up, we build a dynamic dictionary with a queue and a moving-averaged encoder. This enables building a large and consistent dictionary on-the-fly that facilitates contrastive unsupervised learning.

下图形式化的表示了三种结构，end-to-end，memory-bank和MoCo的区别。 MoCo的特点是：（1）用于 negative 采样的队列是动态的（2）用于 negative 样本特征提取的编码器与用于query提取的编码器不一致，是一种Momentum更新的关系。

2023年9月21日 · 本文介绍了MoCo（MomentumContrastiveLearning）方法，一种使用动量更新的无监督表征学习框架。 它利用动量机制维护动态字典（记忆库）并保持一致性，通过对比学习选择正负样本，使用信息NCE损失函数优化。

MoCo（Momentum Contrast）是由Facebook AI Research提出的无监督对比学习方法。 其核心思想是构建一个动态更新的 负样本库，以帮助模型学习有效的图像表示。 通过比较正负样本之间的相似度，MoCo能够在没有标签的情况下，学习到具有良好区分性的特征。

2023年12月26日 · MoCo的主要改进在于做了一个动态的字典，其中包括一个 队列 和一个移动平均编码器，也就是 动量编码器。 其中用队列表示字典，将字典的大小与batchsize大小的关系剥离开。