1.度量学习和对比学习的思想是一样的,都是去拉近相似的样本,推开不相似的样本。 不同点: 1.对比学习是无监督或者自监督学习方法,而度量学习一般为有监督学习方法 2.对比学习为单正例多负例的形式,因为是无监督,数据是充足的,也就可以找到无穷的负例,但如何构造有效正例才是重点;度量学习多为二元组或三元组的...
2、训练数据构造:对比学习的训练Batch中的正样本对通常来自于同一张图像的不同增强,负样本对来自于其他图像。度量学习的训练Batch中的正样本对通常来自于属于同一类的图像,负样本对来自于属于其他类的图像 3、训练目标:对比学习使用自监督的方式,通常是为了得到一个预训练模型,训练时采用Backone + Projector + InfoN...
参考张俊林博士的说法张俊林：对比学习在微博内容表示的应用，度量学习是有监督，对比学习是无监督，正例的...
基于对比学习的方法虽然在ImageNet图片分类任务上取得不错的表现,但对于更细粒度的图片相关任务表现则欠佳,其更偏向于学习全局的图片语义特征。 Generative-based Tasks: 由于对比学习任务在细粒度知识表征学习方面存在缺陷,受NLP预训练模型的启发,近期很多工作将重点放在如何有效地将MLM任务迁移到CV自监督学习中。如mask ...
监督对比学习 Supervised Contrastive Learning 好的,假设在度量学习中,我们关心的只是“好”特征。但是监督式对比学习有什么意义呢?老实说,这种特定方法没有什么特别之处。这是最近的一篇论文,提出了一些不错的技巧,以及一个有趣的2步方法 训练一个好的编码器,该编码器能够为图像生成良好的特征。
度量学习 1.1 输入数据 为了训练一个模型,feature_x应该为 n×m的2D数组,其中n为样本的个数,m为数据的维数。y为大小为n的一维数组,该数组包含X中每个数据的类别标签(回归问题是为实数,例如度量学习核回归MLKR)。 下面给出用于度量学习的数据例子,数据中包含两种类别:狗与猫。
监督对比损失是一种用于度量学习的损失函数,它通过最小化相同类别样本对的距离和不同类别样本对的距离之间的差异来优化特征嵌入模型。具体来说,监督对比损失引入了一个超参数margin,它规定了同类样本对的距离应该小于不同类样本对的距离。通过最小化相同类别样本对的距离和不同类别样本对的距离之间的差异,监督对比损失...
k近邻算法KNN是一种简单而强大的算法,可用于分类和回归任务。他实现简单,主要依赖不同的距离度量来判断向量间的区别,但是有很多距离度量可以使用,所以本文演示了KNN与三种不同距离度量(Euclidean、Minkowski和Manhattan)的使用。 KNN算法概述 KNN是一种惰性、基于实例的算法。它的工作原理是将新样本的特征与数据集中现有...
Metric learning(度量学习)是其中之一,今天我想与大家分享如何正确使用它。 为了使事情变得实用,我们将研究监督式对比学习(SupCon),它是对比学习的一部分,而后者又是度量学习的一部分,但稍后会介绍更多。 通常如何进行分类 在进行度量学习之前,首先了解通常如何解决分类任务。 卷积神经网络是当今实用计算机视觉最重要的思...
好的,假设在度量学习中,我们关心的只是“好”特征。但是监督式对比学习有什么意义呢?老实说,这种特定方法没有什么特别之处。这是最近的一篇论文,提出了一些不错的技巧,以及一个有趣的2步方法 训练一个好的编码器,该编码器能够为图像生成良好的特征。