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...
1、对比学习和度量学习中都使用了正样本对和负样本对的概念,在训练时都是通过拉近正样本之间的距离(或者提升相似度),推远负样本之间的距离(或者降低相似度)完成模型训练 2、对比学习和度量学习通常都可以采用Backone + Projector + Loss的架构,其中对比学习的损失可以是InfoNCE Loss,度量学习的损失可以是Triplet Loss...
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 ...
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...
使用度量学习进行特征嵌入:交叉熵和监督对比损失的效果对比,分类是机器学习中最简单,最常见的任务之一。例如,在计算机视觉中,您希望能够微调普通卷积神经网络(CNN)的最后一层,以
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。
一种基于对比学习和度量学习的接地网不开挖腐蚀预测模型专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于对比学习和度量学习的接地网不开挖腐蚀预测模型说明:本发明提供了一种基于对比学习和度量学习的接地网不开挖腐蚀预测模型,其包括以下步骤,(1)选择用...专利查询请上爱
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...
本节课之前学生已经学习了《什么是面积》《面积单位》有了对面积的直观感知和认识,已经形成了单位量感。这节课张老师首先唤起了学生的这种直观感觉,再设置选择工具、对比测量方法、验证猜想等一系列的活动,去丰富学生对面积的感知,加强对叠加量的感悟,建立不同的量感。张老师追问:为什么长 ×宽 = 面积,让学生再度探...
在该研究中,来自上海交通大学、天津大学、微软亚洲研究院的联合团队,提出了一种基于对比学习的预训练语言模型的少样本学习框架——FILM。 为了解决基于文本的预训练语言模型产生的视觉特征和文本嵌入之间的对齐问题,该研究设计了框架的文本分支,并引入了度量模块来泛化余弦相似度;为了获得更好的可迁移性,该研究让度量模...