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无监督特征学习通过非参数实例判别

老版本：使用 4096 个负样本和 NCE 损失训练的 ResNet18 和 ResNet50 的原始版本。每个 tar 包含所有 ImageNet 训练图像的特征表示（600 MB）和模型权重（100-200 MB）。您还可以通过将网络前向传递整个 ImageNet 图像来获取这些表示。

• 我们从完全不同的非参数观点来构建无监督学习模型。

我们的代码基于 官方 pytorch 版本 中的 imagenet 分类实现进行扩展。有关数据准备的详细信息，请参阅官方仓库。