n物理含义是batch size，所以这个公式直接告诉我们batch size越大，效果确实更好。I(X;S|T)的物理含义...
解决对比学习中常常用到的大batch size问题,这种固有缺陷往往是由于InfoNCE损失函数带来的,本文试图修改该损失函数来降低batch size对对比学习过程中模型权重变更的影响。 二、方法 传统对比学习如SimCLR采用InfoNCE作为损失函数,其表达形式为: 这里k∈{1,2} ,表示正例样本的两种不同视角, i,j 表示batch内的样本。对...
达摩院研究员提出了一种对比损失(Contrastive Loss)的高效实现方式(Inf-CL),通过分块计算策略,在单台 A800 机器上就能把batch size扩展到400万。该方案突破了领域内“Contrastive loss 由于显存限制不能放大 batch size”的“共识”,实现了对比损失的 batch size 近乎无限的扩展。
在大尺度的对比学习中,一种常见的实践是:设置一个较大的batch size,比如4096,显然一张GPU卡很难塞下,特别是在多模态模型中,因此通过数据并行将大batch size均分到不同卡上,比如16张卡。在双塔模型中,我们需要对两个塔输出的特征进行计算得到打分矩阵,如Fig 1所示。然而分布在不同卡上的双塔特征 ...
1. 为了加强模型的分辨能力,我们往往需要在一个 batch 中加入足够多的负样本,许多实验也表明大的 batch size 可以提高模型性能。然而由于一般的对比学习方法需要对 batch 中的样本进行两两比较,计算复杂度为,这就导致 batch size 会受到显存大小的约束,给对比学习的应用带来了障碍。
_with_logits_v2()、 tf.losses.softmax_cross_entropy()、 以及通过交叉熵公式实现cross_entropy张量运算对于axis的选取,按照如下的图来 就是说,axis=0,意味着沿着axis的方向来进行...着 with logits,通常应该是和输入的logits在维度上保持一定相似性,比如[batch_size],而不是单纯的scalar(标量)。
当batch size比较小的时候，可以理解为(K−1)ε的值也会比较小，接近于0，这个时候浮点误差就会对...
假设我们设置batch_size(bs)为16,那么全局的bs就是bs * world_size = 128 group group意为进程组,默认情况下,所有机器上的所有卡都属于同一个进程组,group=dist.group.WORLD表示使用 PyTorch 分布式通信默认的全局进程组,即包括所有参与分布式计算的进程。在绝大多数情况下,我们都可以使用默认的全局进程组dist.gro...
达摩院研究员提出了一种对比损失(Contrastive Loss)的高效实现方式(Inf-CL),通过分块计算策略,在单台 A800 机器上就能把batch size扩展到400万。该方案突破了领域内“Contrastive loss 由于显存限制不能放大 batch size”的“共识”,实现了对比损失的 batch size 近乎无限的扩展。
1. 为了加强模型的分辨能力,我们往往需要在一个 batch 中加入足够多的负样本,许多实验也表明大的 batch size 可以提高模型性能。然而由于一般的对比学习方法需要对 batch 中的样本进行两两比较,计算复杂度为,这就导致 batch size 会受到显存大小的约束,给对比学习的应用带来了障碍。