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...
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...
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。 论文标题: Breaking the Memory Ba...
可能是因为logK诅咒，其中K是batch size。softmax后的交叉熵损失函数可以写成：−logezp∑iezn=lo...
最简单的做法是通过all_gather拿到所有节点的Tensor列表,然后直接通过rank把当前节点包含梯度的Tensor赋值进去,后续cat一下all_x即可得到大小为 world_size * bs的大batch with torch.no_grad(): all_x = [torch.zeros_like(x) for _ in range(world_size)] torch.distributed.all_gather(all_x, x) all_...
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)。
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。
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。
虽然可以使用任何大小的 I，但为简单起见，我们通过设置 size(I) = size(B) 假设 I 的大小为 B。