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CI-JEPA：联合嵌入预测架构潜在表征的反事实分析
CI-JEPA: A Counterfactual Analysis of Latent Representations in Joint-Embedding Predictive Architectures for Self-Supervised Learning
AI 导读
研究者提出 CI-JEPA，在 I-JEPA 基础上引入反事实干预感知扩展，学习预测原图与修改后图像之间的表征变化 ΔZ = Z_CF − Z。该工作针对 I-JEPA 目标未显式建模指定视觉干预响应的问题，并通过选择性评估考察表征鲁棒性。
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