苹果通过有前景的新方法推进自监督学习

苹果在自监督学习方面的工作显示出创建更平滑表示空间的潜力，这可以增强各种下游任务。 这项发展可能导致聚类和线性分类等领域的性能提升，提供了令人兴奋的新可能性。

• •专注于增强表示空间的平滑度以获得更好的性能。
• •解决了为不同数据类型生成相似观测对的挑战。
• •旨在改进聚类和分类等下游任务。