2022年11月18日，由Yunshan Duan与Sinead Williamson共同撰写的《高斯过程的自监督学习》（Self-Supervised Learning with Gaussian Processes）论文成功亮相NeurIPS 2022大会的“自监督学习——理论与实践”工作坊。这项研究深入探讨了当前自监督学习领域的核心方法，即利用对输入数据的变换来提取任务相关信息。近年来，等变深度学习（Equivariant Deep Learning）成为一项新兴技术，通过引入数学结构优化深度神经网络的特征空间。
11月15日，另一项重要研究——《弹性权重巩固提升迁移学习中自监督方法的鲁棒性》（Elastic Weight Consolidation Improves the Robustness of Self-Supervised Learning Methods under Transfer）在同一工作坊中进行了展示。研究指出，自监督表示学习（SSL）为下游任务的微调阶段提供了无需标签的高效初始条件。然而，在许多现实应用场景中，下游任务可能因目标标签分布的不平衡而导致模型失真。
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这篇文章让我深刻体会到科学技术是如何改变世界的，每一秒进步都在刷新我们的认知。
作者讲到的未来预测让人充满期待，希望科技的进步能为我们的生活带来更多便利与惊喜！
内容读起来非常有趣，尤其是关于时间点预测的部分，感觉像看科幻电影！
真心觉得这类文章不仅开拓眼界，还能激发创新思想，不愧是硬核又接地气的好内容！