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机器学习基础和基础模型研讨会-Contrastive Learning Is Spectral Clustering On Similarity Graph
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Speaker: Yang Yuan Title: Contrastive Learning Is Spectral Clustering On Similarity Graph Abstract: Contrastive learning is a powerful self-supervised learning method, but we have limited theoretical understanding of how it works and why it works. In this paper, we prove that contrastive learning is equivalent to spectral clustering on the similarity graph. Using this equivalence as the building block, we investigate the CLIP model and rigorously characterize how similar multi-modal objects are embedded together with the representation theorems. Inspired by theory, we propose new kernels that can achieve better performance than the standard kernel on several vision datasets.
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