PEIRA: Learning Predictive Encoders through Inter-View Regressor Alignment

En 3 lignesPEIRA est une méthode d'apprentissage auto-supervisé non-contrastif qui analyse la dynamique de JEPA via un régresseur linéaire régularisé. Elle minimise une fonction objective explicite basée sur la trace du régresseur optimal, garantissant des équilibres stables non-effondrés alignés avec les sous-espaces de corrélation canonique. Résultats compétitifs sur ImageNet-1K et CIFAR-10.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain