论文:Scaling Deep Contrastive Learning Batch Size under Memory Limit Setup 简介 对于对比学习来说,越大的batch size一般来说效果会更好,但是大batch size需要消耗极大的显存资源,本文主要通过改写InfoNCE的loss,将整体的batch 等价拆分成多个sub batch,从而降低同样batch size 配置下需要的显存 公式分析 InfoNCE 整体...
对比学习通常负例来自batch其他样本,实验表明,batch_size非常影响效果,一般越大越高,但是当需要batch中两辆进行对比是,需要的时间复杂度,这就会导致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。 另外一个更加重要的是希望缓解了负例方法负例存在的false-negative的问题,也就是batch内随机采样的负例...
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...
3、总的来说,batch size越大越好,训练时间越长越好,见图12。(这两个结论后来都被别的工作证实不总是正确的) 图12 不同batch size和训练轮次对表示效果的影响[2] 还有一些其他有意思的结论感兴趣的读者可以阅读原文。 但是并不是所有机构都有像谷歌一样的算力能够用128核的TPU进行...
目录 1 : 事先准备 。 2 : 代码阅读。 2.1: 数据读取 2.2: 模型载入 3 训练过程: 4 测试过程: 5 :线性验证 6 : 用自己数据集进行对比学习。 第一: 改数据集 : 2 改变batch_size和图片大小。 写在前面的话 CSDN真的是'sb'
影响对比学习性能的核心因素是 contrastive pairs 的数量，这使得模型能够从更多的负样本中学习，体现在两个最具代表性的方法 SimCLR [2] 和 MoCo [3] 中分别为 batch size 和 memory bank 的大小。然而在长尾视觉识别任务中，由于类别不均衡，增加 contrastive pairs 的数量所带来的增益会产生严重的边际递减效应，...
在很多对比学习方法中,使用一个较大的batch size至关重要,例如SimCLR和CLIP.特别是样本依赖于Batch内负采样.仅当batch size足够大才有足够的负样本,使得损失函数充分收敛,对模型而言才能充分的学习更好的表达来区分各种各样的样本. 困难的负样本挖掘 hard负样本指的是与anchor样本label不同,但是特征与anchor十分接近....
分布式训练靠多台机器增加batch_size,单节点的batch_size可以靠优化模型训练时的显存占用提高。根据ZeRO里的说明,模型在GPU上训练时,显存中会存在模型的参数、各层的激活值、优化器的状态、梯度等,要减少显存占用就要想办法优化这些数据的显存开销。 4.3.1 ZeRO ...
“远”,考虑到同一个batch 内,存在同样label的样本的概率是极大的,而要求同时预测对label又要其结果之间尽可能不同是不合理的,所以取消掉与其他view之间的对比也是合理与必要的;而由于不需要去其他view做对比,对比学习中大batch size的要求也就不再需要,即在小的batch size 下该方法依然有效,真可谓“方法简单效果...
此外,本文也提出了对比学习的一些关键发现,包括对数据的argumentation的方式、batch size的大小、生成的embedding进行normalize、对对比学习loss的temperature进行调节都对对比学习效果有重要影响。融合了上述优化,本文提出SimCLR对比学习框架,以最大化同一个图像经过不同argumentation后...