对比损失 对比损失大多数情况下运用在孪生网络(siamese network)中,这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paired data的关系(形式上并不一定是两个Net,也可以是一个Net两个Out,可以认为上面示意图的Network1和2是同一个,或者不是同一个)。contrastive loss的表达式如下: L=12N∑n=1Nyd2+(1−y...
1.对比损失函数是一个具备困难负样本自发现性质的损失函数,这一性质对于学习高质量的自监督表示是至关重要的,不具备这个性质的损失函数会大大恶化自监督学习的性能。关注困难样本的作用就是:对于那些已经远离的样本,不需要继续让其远离,而主要聚焦在如何使没有远离的那些的样本远离,从而使得到的表示空间更均匀(uniformi...
与前文的对比损失目的是一致的,具体做法是考虑到 query 样本和 postive 样本的比较以及 query 样本和 negative 样本之间的比较,Triplet Loss 的目标是使得相同标签的特征在空间位置上尽量靠近,同时不同标签的特征在空间位置上尽量远离,同时为了不让样本的特征聚合到一个...
InfoNCE损失(InfoNCE Loss) Info NCE(噪声对比估计)损失函数与N对多分类损失的思想相似。Info NCE将问题视为负样本个数k+1的分类问题,而不仅仅是处理一对一对的样本。这使得它在处理多对样本时更为灵活。通过这些损失函数,我们可以更有效地利用对比学习来训练深度学习模型,特别是在数据标注成本较高的情况下。0 0...
为了缓解这种低效率迁移的局限，本文提出了一种连续加权对比损失CWCL，用于多模态模型的对比训练。作者使用了图像-文本和语音-文本两种模态对来进行研究，上图展示了CWCL与LiT的对齐性能对比，可以看到在两种模态对中，CWCL均展现出了更好的zero-shot能力，尤其是在语音-文本模态。此外，下图展示了使用CWCL对齐后的...
为了缓解这种低效率迁移的局限,本文提出了一种连续加权对比损失CWCL,用于多模态模型的对比训练。作者使用了图像-文本和语音-文本两种模态对来进行研究,上图展示了CWCL与LiT的对齐性能对比,可以看到在两种模态对中,CWCL均展现出了更好的zero-shot能力,尤其是在语音-文本模态。
对比损失(Contrastive Loss) Contrastive Loss常用作损失函数来衡量两张图像之间的相似度或距离。该损失函数用于最小化正样本图像之间的距离,同时最大化负样本图像之间的距离。 Contrastive Loss的计算公式如下: Lij=yij⋅sij+(1−yij)⋅max{m−sij,0} 其中,m 表示损失函数的超参数, Lij 表示对比损失。当...
负对数似然损失常用于最大似然估计。损失值越小表明模型预测与真实越接近。边际损失可控制相似与不相似样本距离的边界。不同对比损失函数适用于不同应用场景。基于距离的损失函数直观度量样本空间距离。基于相似度的损失函数从相似性角度优化。对比损失函数能提升模型对样本的分辨能力。 平方损失是常见的基于距离的损失形式...
1.1 自监督对比损失(SSL) 自监督学习通过构建无标签数据的辅助任务来预训练模型,以期望模型能够学习到对下游任务有用的特征表示。在SSL中,对比损失被用于区分正样本(即经过不同数据增强后的同一样本)与负样本(即数据集中的其他样本)。SSL的优势在于能够利用大量无标签数据进行预训练,从而节省标注成本并提高模型泛化能...
定义对比损失函数L为: 其中, 代表两个样本特征的欧式距离, 代表特征的维度, Y为两个样本是否匹配的标签(Y=1代表两个样本相似或匹配,Y=0代表两个样本不相似或不匹配),M为设定的阈值(超过M的把其loss看作0,即如果两个不相似特征离得很远,那么对比loss应该是很低的),N为样本数量。