此外,大量未标记数据中隐含的监督信号可以利用公式化的对比损失(formulated contrastive loss)。因此,我们提出的框架可以提高模型学习能力。在基准数据集上的实验结果证实了我们提出的CGPN在极低标签率下处理半监督节点分类时的强大优势。 总之,本文的贡献有三个方面: 首先,我们提出了一种新的GNN框架CGPN来解决标签极为...
对于BYOL来说,它的优化目标要求Online部分的正例,在表示空间中向Target侧对应的正例靠近,也即拉近两组图像增强正例之间的距离,对应Loss 函数为: L_{aug1}=‖v_i-z_j ‖_2^2=2-2\cdot〈v_i,z_j 〉/(‖v_i ‖_2\cdot‖z_j ‖_2 ) 可见,经过改写,L_{aug1}也是Cosine相似性的一个变体,它...
One Sentence Summary:给现有的样本加上噪声,作为负样本,模型对原本真实的样本和新增的负样本进行区分,从而将 softmax 这种低效的计算转化成二分类的 logloss,计算效率更高,下面公式里的代表真实的样本,代表加了 noise 后的样本。 但是这里会出现一个问题,如果我们的 noise 分布选的不好,效果可能并不一定会好,所...
损失函数 损失函数很关键,SimCLR的损失函数采用InfoNCE Loss,某个例子对应的InfoNCE损失为: 其中代表两个正例相应的Embedding。 InfoNCE函数,分子部分鼓励正例相似度越高越好,也就是在表示空间内距离越近越好;而分母部分,则鼓励任意负例之间的向量相似度越低越好,也就是距离越远越好。 上面介绍了SimCLR的关键做法,本...
Loss:前面两项分别对应 global 和 local,最后一项对应 Prior matching 对比学习在推荐里的应用场景 在召回阶段: 负采样逻辑优化:现在很多推荐系统里的负采样都是随机采样的,虽然随机采样已经能拿到不错的效果了,但是一定还有优化空间,比如 InfoNce 文章中提到的增大负采样的个数能够提升互信息的下界,同时在工业界的 best...
Loss:前面两项分别对应 global 和 local,最后一项对应 Prior matching 对比学习在推荐里的应用场景 在召回阶段: 负采样逻辑优化:现在很多推荐系统里的负采样都是随机采样的,虽然随机采样已经能拿到不错的效果了,但是一定还有优化空间,比如 InfoNce 文章中提到的增大负采样的个数能够提升互信息的下界,同时在工业界的 best...
损失函数很关键,SimCLR的损失函数采用InfoNCE Loss,某个例子对应的InfoNCE损失为: 其中代表两个正例相应的Embedding。 InfoNCE函数,分子部分鼓励正例相似度越高越好,也就是在表示空间内距离越近越好;而分母部分,则鼓励任意负例之间的向量相似度越低越好,也就是距离越远越好。
图像对比学习:冗余消除Loss-Barlow Twins 经典图像对比学习模型效果比较:Which is better? many-shot测试结果 few-shot测试结果 NLP对比学习:SimCSE 其实就是SimCLR版本的NLP对⽐学习模型:关键正例怎么做-Dropout NLP对比学习:Self-Guided Contrastive Learning ...
损失函数使用InfoNCE loss (最大化互信息): 5.3.4 编码器设计 参考MoCo,使用的是Momentum Encoder,query encoderf_q(\cdot)正常用梯度更新,而key encoderf_k(\cdot)的梯度被截断,而是关于 query encoder 的指数平均: \theta_k=m\theta_k+(1-m)\theta_q\\ ...
直觉地,contrastive loss区分来自交互分布和边缘乘积的样本,也就能最大化它们的表征的分布的离散度(意思是这些样本编码后的特征也能被区分)。CPC证明了交互信息的边界: I\left(z_{i} ; z_{j}\right) \geq \log (k)-\mathcal{L}_{\text { contrast }} (7) 其中k代表了样本集中负样本对的数量。根...