对比学习(Contrastive Learning)是一种自监督学习(self-Supervised Learning)方法,它通过比较样本对来学习数据的表示。对比学习的核心思想是,相似的样本应该在表示空间中彼此靠近,而不相似的样本应该彼此远离。可以应用到CV、NLP等领域。 二、对比学习 1.MOCO MOCO:Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation ...
1 对比学习的定义 对比学习是一种自监督学习范式,旨在使用无标签数据进行训练,以捕获数据集中的高级特征和结构。其主要目标是通过训练模型使得相似的样本在特征空间中更接近,不相似的样本在特征空间中更远离。这一过程通过引入代理任务和相应的损失函数来实现。 在对比学习中,数据样本经过数据增强得到一对正样本,然后通...
SSL 中使用的最古老和最受欢迎的技术之一是对比学习,它使用“正”和“负”样本来指导深度学习模型。 此后,对比学习得到了进一步发展,现在被用于完全监督和半监督的环境中,并提高了现有技术水平的性能。 现在让我们讨论一下对比学习的工作原理。 对比学习如何在 Vision AI 中发挥作用? 对比学习模仿人类的学习方式。例...
SSL 中使用的最古老和最受欢迎的技术之一是对比学习,它使用“正”和“负”样本来指导深度学习模型。 此后,对比学习得到了进一步发展,现在被用于完全监督和半监督的环境中,并提高了现有技术水平的性能。 现在让我们讨论一下对比学习的工作原理。 对比学习如何在 Vision AI 中发挥作用? 对比学习模仿人类的学习方式。例...
1.1 对比学习的定义 对比学习(Contrastive Learning, CL)是近年来 AI 领域的热门研究方向,吸引了众多研究学者的关注,其所属的自监督学习方式,更是在 ICLR 2020 被 Bengio 和 LeCun 等大佬点名称为 AI 的未来,后陆续登陆 NIPS, ACL, KDD, CIKM 等各大顶会,Google, Facebook, DeepMind,阿里、腾讯、字节等大厂...
- 通过对比学习，在不同视图间进行自监督信号的提取，使用InfoNCE损失函数进行嵌入对比。- 在训练阶段，模型使用交叉熵损失和对比学习损失进行多任务优化。创新点 - 去偏对比学习框架：DCRec首次提出在序列推荐中使用去偏对比学习框架，以减少数据增强中的流行度偏差。- 一致性感知增强：通过自适应的数据增强，结合用户...
对比学习的主要思想就是相似的样本的向量距离要近,不相似的要远.对比学习在有监督/无监督场景下都取得了非常亮眼的成绩,所以是我们炼丹的必备知识.早期的对比学习是只有一个正样本和一个负样本进行对比,最近的训练目标变成了一个batch内多个正/负样本进行训练. ...
的输出去计算对比学习的loss~ 框架图 算法步骤 τ 代表data augmentation方式的集合:比如旋转,灰度,裁剪等等 batch_size = N,对每个batch内的每张图片,随机从 τ 中选择两种data augmentation,得到两张图片,这两张图片就是一个正样本对,总共可以生成2N个样本,每个样本有一个样本和自己是正样本对,剩下的2N-2都...
对比学习的优势: 可以比较好的单独优化 representation,和下游任务无关,能够最大程度上的保留 meta-information,如果一旦做有监督的学习,那抽取出来的信息就是和当前目标相关的,不排除可能学到一些噪音特征。 在做data augumentation,模型见到了更多的样本,记忆的东西更全,...
对比学习是大模型的入门算法。它的想法很简单:对于输入, 找一些它的正样本和负样本,希望在学习之后的网络特征空间中,离正样本近一点,负样本远一点。 实际上,对比学习并非个例,预训练算法大多非常简单:要么是遮盖一部分数据内容让模型猜出来,要么是让模型不断预测一句话的下一个词是什...