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...
总结来说，1是对batch size的要求，2是对增强策略的要求（例如其它文章有证明某些数据增强手段如高斯噪声...
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...
1 在偏好模型reward训练中,A(prompt + chosen_token) > B(prompt + rejected_token),里面使用了sigmoid(A - B)的方法也类似一种对比学习方式,此处的Batch_size = 22 对于有监督任务而言, 一般任务采用三元组数据triplet-loss时【SBERT】, 每个anchor的视野只有当前三元组中的pos, 2条neg样本, 但是SimCSE的an...
2 改变batch_size和图片大小。 写在前面的话 CSDN真的是'sb'中的'sb'软件, 辛辛苦苦写半天 我复制个东西过来 他就把前面的刷没了 还要我重头写???神经并b --- 2022李宏毅作业HW3 是食物的分类 ,但是我怎么尝试 再监督学习的模式下 准确率都达不到百分之60 .。半监督也感觉效果不明显。 所以 这次就想...
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...
用CLIP的图来解释 batch内负采样的计算过程,如下图所示,batch文本经过 Text Encoder 得到batch_size * dim的矩阵,记做ET,也就是图里T_1, T_2, ...,T_N的向量表示。batch图像经过 Image Encoder 得到 batch_size * dim 的矩阵,记做EI,进行矩阵乘法 ET * transpose(EI) 后就得到 batch_size * batch_...
dim=1).reshape([batch_size,]) score 和 loss计算: batch_emb 会先 norm,再计算任意两个向量之间的点积,得到向量间的余弦相似度,维度是:[batch_size, batch_size]。 但是对角线的位置,也就是自身的余弦相似度,需要 mask 掉,因为它肯定是 1,是不产生 loss 的。
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进行运算,同时越大的batch size,...