基于负例的对比学习(Contrastive Learning)与度量学习(Metric Learning)的异同点: 相同点: 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 + Project...
先看问题(1),对比学习不是完全的理论创新,它最大的技术源泉来自于度量学习(Metric Learning)。度量学习 又称为距离度量学习 (Distance Metric Learning,DML) 或相似度学习。度量学习的核心思想是:将有正例和负例的数据映射到一个空间,在这个空间中相似的数据距离近,不相似的数据距离远。提到这个思想是不是可以想起...
负样本是为了防止model collapse 或者 learning collapse 模型坍塌或者学习坍塌 2.4 Transformer 3.12 ...
💡 MoCo 是由 Meta Kaiming He、Haoqi Fan、Yusxin Wu、Saining Xie、Ross Girshick 的作者在论文《Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning》中介绍的。 BYOL Bootstrap Your Own Latent ( BYOL ) 是一种自监督对比学习框架,强调目标网络参数的在线更新。它采用一对在线网络和目标网络,...
在刚刚结束的NeurIPS 2023，有一个4th Workshop on Self-Supervised Learning: Theory and Practice【web...
不像其他损失函数,比如交叉熵损失和均方差损失函数,这些损失的设计目的就是学习如何去直接地预测标签,或者回归出一个值,又或者是在给定输入的情况下预测出一组值,这是在传统的分类任务和回归任务中常用的。ranking loss的目的是去预测输入样本之间的相对距离。这个任务经常也被称之为度量学习(metric learning)。
Contrastive Loss(对比损失)是一种损失函数,通常用于训练对比学习(Contrastive Learning)模型,这些模型旨在学习数据中的相似性和差异性。对比学习的主要目标是将相似的样本对映射到接近的位置,而将不相似的样本对映射到远离的位置。Contrastive Loss 有助于实现这一
《Contrastive Learning with Hard Negative Samples》阅读笔记 1 动机和思路 对比学习在无监督表征学习领域的潜力无需多言,已经有非常多的例子证明其效果,目前比较多的针对对比学习的改进包括损失函数、抽样策略、数据增强方法等多方面,但是针对负对的研究相对而言更少一些,一般在构造正负对时,大部分模型都简单的把单张...
“Improved Deep Metric Learning with Multi-class N-pair Loss Objective”从N个不同类中构建N对样本进行监督学习。目标是学习数据表示,在嵌入空间中,相似数据点间距离保持近,不相似数据点间距离保持远。此类方法已在人脸识别和图片检索中使用对比损失和三元组损失,但存在收敛慢、易陷入局部最小值等问题。对比学习...
Contrastive Learning and Exposure Bias Reduction IPW是常用的Unbias Learning方法,其损失如下图所示。其中 是物品被曝光的propensity,公式可以被理解为是在数据有偏差的情况下,也促使 学习用户的实际偏好。可以证明,如果设定负采样分布 。那么,公式3以及公式4就都是在优化 ...