byol-pytorch：在Pytorch中从Deepmind中实现“引导自己的潜能”自我监督学习的可用实现

在Pytorch中引导您自己的潜能（BYOL） 自我监控学习的一种非常实际实现，无需对比学习，也不必指定否定对，就可以达到一种新的技术水平（超越SimCLR）。 该存储库提供了一个模块，可以轻松包装任何基于图像的神经网络（残留网络，鉴别器，策略网络），以立即开始从未标记的图像数据中受益。 更新1：现在有表明批处理规范化是使此技术正常运行的关键 更新2：一篇成功地用组规范+权重标准化替换了批次规范，驳斥了BYOL起作用所需的批次统计信息 现在，让您的组织不必为标签付费：) 安装 $ pip install byol-pytorch 用法 只需插入您的神经网络，即可指定（1）图像尺寸以及（2