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Ergebnisse für “Contrastive Learning”
Forschung

<h1>Kontrastives Lernen bei unausgeglichenen Daten: Theoretische Analyse und Pruning‑Lösung</h1> <p>Kontrastives Lernen gilt als ein äußerst wirkungsvolles Verfahren zur Erzeugung generalisierbarer Repräsentationen. Trotz seiner praktischen Erfolge fehlt bislang ein umfassendes theoretisches Verständnis, insbesondere wenn die Trainingsdaten stark unausgeglichen sind – ein Szenario, das in vielen realen Anwendungen vorherrscht.</p> <p>In der vorliegenden Arbeit wird ein neues theoretisches Rahmenwerk vorgest
arXiv – cs.LG
Forschung

<h1>Hierarchie-basiertes Framework verbessert medizinische Bildrepräsentationen</h1> <p>In der medizinischen Bildanalyse werden Labels häufig in hierarchischen Taxonomien wie Organ – Gewebe – Untertyp organisiert. Traditionelle selbstüberwachte Lernmethoden berücksichtigen diese Struktur jedoch nicht, was die Qualität der erlernten Repräsentationen einschränkt.</p> <p>Das neue Framework „hierarchy‑preserving contrastive learning“ nutzt die Label‑Hierarchie als zentrales Trainingssignal. Es führt zwei ergänz
arXiv – cs.AI