当y=1时,损失是dist的平方;当y=0时,损失是margin和dist的差的平方(但至少为0)loss=y*torch.pow(dist,2)+(1-y)*torch.pow(torch.clamp(margin-dist,min=0.0),2)# 返回损失的平均值returntorch.mean(loss)# 生成模拟数据x1=torch.randn(100,128)# 生成100个随机向量,每个向量的维度是128x2=torch.ran...
logits_mask: the diagonal is zero 原文中的Ai其实就是去除自身样本外的样本,换句话来说分母那项是包括正样本的 其中log_pro=logits−torch.log(exp_logits.sum(1))就是计算当前这个点的Contrastive Loss. 所有点都计算完了,再×mask就得到hard positive sample的loss. ...
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 有助于实现这一目标。 Contrastive Loss 可以认为是ranking loss类型,我们...
(3)与Memory Bank类似,NCE Loss只影响 Query ,不更新key。 2.4 代码流程 3. SimCLR 论文标题:A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations 论文链接:https://arxiv.org/abs/2002.05709 代码链接:https://github.com/google-research/simclr 写在前面 由于最近开始在看对比学习的一些...
Supervised Contrastive Learning的loss主要包括两部分:一个是contrastive loss,另一个是classification loss。 1. Contrastive Loss:这部分的目的是使同一类别的样本在嵌入空间中尽可能靠近,而不同类别的样本尽可能远离。对于一个样本,我们通常选择与其最接近的同类样本作为正例(positive),与其最接近的不同类样本作为负例...
最近深度学习两巨头 Bengio 和 LeCun 在 ICLR 2020 上点名 Self-Supervised Learning(SSL,自监督学习) 是 AI 的未来,另外,Hinton 和 Kaiming 两位神仙也在这问题上隔空过招,MoCo、SimCLR、MoCo V2 打得火热,这和 BERT 之后,各大公司出 XL-Net、RoBerta 刷榜的场景何其相似。
有可能是temperature出的幺蛾子，特别是混合精度的时候，这算是对比学习训练中的经典问题了。推荐读读下面...
这个loss鼓励正例的相似度足够大(分子),鼓励负例的相似度足够小(分母)。类似于LDA(Linear Discriminant Analysis),对比学习是一种度量学习,度量学习的目标就是让同类别的距离尽可能近,不同类别的距离尽可能远。LDA、SVM是监督学习,现在更多的研究重点是通过自监督方式构建同源数据作为正样例来做大规模的预训练,有足...
本文训练的loss 从而将一个生成模型 转变成了分类模型 。 训练出来的c_t 和z_t 可以用于下游的任务:比如分类任务等等。 文章比较有意思的点:证明了互信息的下界和总样本数是有关的,N 越大,互信息越大。 4.3 LEARNING DEEP REPRESENTATIONS BY MUTUAL IN- ...
这四种方式能够重复的利用已有的数据去生成更多的新的样本,从而完成对比学习的训练。这篇文章在训练上将mask language model (MLM),也就是transformer中常用的训练方式与contrastive learning loss结合起来,构成了一个整体的loss: 这样就能够充分利用好数据进行预训练。讲到文本数据的augmentation,其实可以研究一下一篇2019年...