对比学习(Contrastive learning)的主要是与自学习(self-supervised learning)结合起来,从而挖掘数据集本身的一些特性,来帮助模型进行无标签的学习。计算机视觉 SimCLR 对比学习在计算机视觉中的一篇代表作就是Hinton的SimCLR的模型 A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations, ICML 2020 这篇文章...
对比学习(Contrastive Learning)最近一年比较火,各路大神比如Hinton、Yann LeCun、Kaiming He及一流研究机构比如Facebook、Google、DeepMind,都投入其中并快速提出各种改进模型:Moco系列、SimCLR系列、BYOL、SwAV…..,各种方法相互借鉴,又各有创新,俨然一场机器学习领域的军备竞赛。对比学习属于无监督或者自监督学习,但是目...
论文《Understanding Contrastive Representation Learning through Alignment and Uniformity on the Hypersphere》,对好的对比学习系统进行了探讨。它提出好的对比学习系统应该具备两个属性 Alignment:指的是相似的例子,也就是正例,映射到单位超球面后,应该有接近的特征,也即是说,在超球面上距离比较近 Uniformity:指的是...
什么是对比学习? Metrics learning + self-supervised learning 对比学习在解决什么问题? 如何学习representation 解决数据稀疏的问题 如何更好的利用没有label的数据 未打标的数据远远多于打标的数据,不用简直太浪费了,但是要打标又是一个耗时耗力耗钱的事儿 有监督学习的缺点: 泛化能力 Spurious Correlations伪相关 (...
Q: 这篇论文试图解决什么问题? A: 这篇论文试图解决的问题是在自监督对比学习(Self-supervised Contrastive Learning, SSCL)中,如何有效地利用负样本来提高模型在语义文本相似性(Semantic Textual Similarity, STS)任务上的性能。具体来说,作者提出了一种名为Unsupervised hard Negative Augmentation (UNA)的方法,该方...
论文《Understanding Contrastive Representation Learning through Alignment and Uniformity on the Hypersphere》,对好的对比学习系统进行了探讨。它提出好的对比学习系统应该具备两个属性。 模型坍塌(Collapse) Uniformity特性的极端反例,是所有数据映射到单位超球面同一个点上,这极度违背了Uniformity原则,因为这代表所有数据...
论文《Understanding Contrastive Representation Learning through Alignment and Uniformity on the Hypersphere》,对好的对比学习系统进行了探讨。它提出好的对比学习系统应该具备两个属性。 Alignment:指的是相似的例子,也就是正例,映射到单位超球面后,应该有接近的特征,也即是说,在超球面上距离比较近 ...
对比学习(Contrastive Learning)最近一年比较火,各路大神比如Hinton、Yann LeCun、Kaiming He及一流研究机构比如Facebook、Google、DeepMind,都投入其中并快速提出各种改进模型:Moco系列、SimCLR系列、BYOL、SwAV…..,各种方法相互借鉴,又各有创新,俨然一场机器学习领域的军备竞赛。对比学习属于无监督或者自监督学习,但是目...
Metrics learning + self-supervised learning 对比学习在解决什么问题? ● 如何学习 representation ●解决数据稀疏的问题 ●如何更好的利用没有label的数据 未打标的数据远远多于打标的数据,不用简直太浪费了,但是要打标又是一个耗时耗力耗钱的事儿 ●有监督学习的缺点: ...