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大家都知道,contrastive loss用在embedding vector上,这个embedding vector怎么得到的?压根就没人讲。另外,loss函数里也涉及一些超参数,超参数应该取多少?也压根没人提。都是看了看表明文章,就出来咔咔写博客,论实用性,那是真的屁用没有。 前言:这篇文章是看了论文《Supervised Contrastive Learning》极其源码之后的...
在构建loss时pytorch常用的包中有最常见的MSE、cross entropy(logsoftmax+NLLLoss)、KL散度Loss、BCE、HingeLoss等等,详见:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-nn/#loss-functions 这里主要讲解一种考虑类间距离的Center Loss: 一、简介: center loss来自ECCV2016的一篇论文:A Dis...
深度学习的 Triplet Loss介绍:Learning Fine-grained Image Similarity with Deep Ranking(https://arxiv.org/pdf/1404.4661.pdf) 和 FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering(https://arxiv.org/pdf/1503.03832.pdf) 这个github(https://github.com/adambielski/siamese-triplet) 中包含了...
2.ICLR2021对比学习(Contrastive Learning)NLP领域论文进展梳理 本篇文章则梳理了对比学习在ICLR2021、ICLR2020和NIPS2020中非常值得大家一读的一些经典论文,构思非常巧妙,涵盖了CV和NLP领域,且与之前两篇文章中介绍的模型均不重叠。后续等NIPS2021论文公开后,也会持续更新并分享给大家,话不多说,开始进入正题叭。
我们调整了 h∈ {32, 50, 64, 100, 128, 200, 256},并为所有其他数据集设置了 hEDF=64 和 h=100。我们还将其 dropout 设为 0.1。在上下文对比中,我们设置 τ = 0.2。最后,我们使用 PyTorch 1.7 构建了模型,并在 NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti GPU 上进行了训练。
《How to represent part-whole hierarchies in a neural network》(2021) GitHub:https:// github.com/lucidrains/glom-pytorch《E(n) Equivariant Graph Neural Networks》(2021) GitHub:https:// github.com/lucidrains/egnn-pytorch《R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks》(2021) GitHub:https://...
PyTorch CosineEmbeddingLoss. 使用余弦相似度的 Pairwise Loss。输入是一对二元组,标签标记它是一个正样本对还是负样本对,以及边距 margin。 MarginRankingLoss. 同上, 但使用欧拉距离。 TripletMarginLoss. 使用欧拉距离的 Triplet Loss。 TensorFlow contrastive_loss. Pairwise Ranking Loss. ...
Constrastive Loss Layer. 限于 Pairwise Ranking Loss 计算. 例如,可以用于训练 Siamese 网络。 PyCaffe Triplet Ranking Loss Layer. 用来训练 triplet 网络,by David Lu。 PyTorch CosineEmbeddingLoss. 使用余弦相似度的 Pairwise Loss。...
We provide our PyTorch implementation of DCLGAN, which is a simple yet powerful model for unsupervised Image-to-image translation. Compared to CycleGAN, DCLGAN performs geometry changes with more realistic results. Compared to CUT, DCLGAN is usually more robust and achieves better performance. A ...