Self-Supervised LearningMultimodal Learning
Self-Supervised Multimodal Learning (SSML) 핵심 개념 정리
이 글은 Self-Supervised Multimodal Learning (SSML) 분야의 최신 연구 동향을 종합적으로 리뷰합니다. SSML은 라벨이 없는 멀티모달 데이터로부터 표현을 학습하는 방법으로, (1) 라벨 없는 데이터에서의 표현 학습, (2) 다양한 modality의 Fusion, (3) 정렬되지 않은 데이터 학습이라는 세 가지 주요 과제를 다룹니다. 본문에서는 이러한 과제들을 해결하기 위한 다양한 self-supervised 목적 함수, 모델 아키텍처, 그리고 정렬 학습 전략에 대해 자세히 설명합니다. 논문 제목: Self-Supervised Multimodal Learning: A Survey