一、简介对比学习(Contrastive Learning)是一种自监督学习(self-Supervised Learning)方法,它通过比较样本对来学习数据的表示。对比学习的核心思想是,相似的样本应该在表示空间中彼此靠近,而不相似的样本应该彼…
这是最近2020年10月arXiv上的又一篇论文"A Survey On Contrastive Self-supervised Learning"。 自监督学习能避免注释大型数据集带来的成本,即采用自定义pseudo-labels作为监督,并将学习的表示形式用于多个下游任务。具体而言,contrastive learning最近已成为在计算机视觉、自然语言处理(NLP)和其他领域中自监督学习方法的...
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,而其的代表的 Framework 便是 Contrastive Learning(CL,对比学习)。 另一巨头 Hinton 和 Kaiming 两尊大神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...
自监督学习(Self-supervised learning)可以避免对数据集进行大量的标签标注。把自己定义的伪标签当作训练的信号,然后把学习到的表示(representation)用作下游任务里。最近,对比学习被当作自监督学习中一个非常重要的一部分,被广泛运用在计算机视觉、自然语言处理等领域。它的目标是:将一个样本的不同的、增强过的新样本们...
自监督学习(Self-supervised learning)最近获得了很多关注,因为其可以避免对数据集进行大量的标签标注。它可以把自己定义的伪标签当作训练的信号,然后把学习到的表示(representation)用作下游任务里。最近,对比学习被当作自监督学习中一个非常重要的一部分,被广泛运用在计算机视觉、自然语言处理等领域。它的目标是:将一个...
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。
对比学习最近特别火,为了弄懂这个方向以及需要解决的问题,所以本文将各个领域内比较重要的一些工作拿出来介绍讨论一下。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 ...
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,而其的代表的 Framework 便是Contrastive Learning(CL,对比学习)。 另一巨头 Hinton 和 Kaiming 两尊大神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...
自监督方法在深度学习领域已取代直接监督范式，尤其在检测Pascal VOC任务上取得了显著成果，超越有监督的R-CNN方法。对比方法的兴起，遵循对比学习范式，为自监督学习领域带来了活力。许多现代机器学习方法依赖于人类提供的标签或奖励作为唯一学习信号，这种依赖存在危险。相比之下，自监督学习提供了一种有前景...
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: ...