Selbstüberwachung löst Bindungsproblem: ViT versteht Bilder besser
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Ein neuer Beitrag auf NeurIPS 2025 zeigt, dass selbstüberwachtes Lernen Vision‑Transformer (ViT) mit einer deutlich besseren Bildverständnis‑Leistung ausstattet als herkömmliches, label‑basiertes Training.
Die Autoren demonstrieren, dass ViT durch das Lösen des langjährigen Bindungsproblems – die Notwendigkeit, jedem Bild ein Label zuzuordnen – in der Lage ist, Muster und Strukturen eigenständig zu erkennen.
Das Ergebnis bedeutet, dass KI‑Modelle künftig weniger auf umfangreiche, manuell annotierte Datensätze angewiesen sind und schneller in neuen Domänen eingesetzt werden können.
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