该论文还证明了Triplet Loss和InfoNCE Loss近似等价,统一了理论。 如果InfoNCE Loss中k=1,则: \begin{aligned} \mathcal{L}^{\text {InfoNCE}}_{k=1} &=-\log \frac{\exp (z \cdot z^+ / \tau)}{\exp (z\cdot z^+ / \tau)+\exp (z \cdot z^- / \tau)} \\ &=\log (1+\exp ((...
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,本身这个过程...
如果对于一个 x,我们有 1 个正例和 N−1 个负例,那么这个 loss 就可以看做是一个 N 分类问题,实际上就是一个交叉熵,而这个函数在对比学习的文章中被称之为 InfoNCE。事实上,最小化这一 loss 能够最大化 f(x) 和f(x+) 互信息的下界,让二者的表示更为接近。理解了这个式子其实就理解了整个对比学习...
InfoNCE,其中 NCE 代表噪声对比估计,是另一种类型的对比损失函数。 如果“S = {s_1, s_2, …, s_N}”表示包含一个正样本和“N-1 ”个负样本的“N”个随机样本集合,则损失函数可以在数学上表示如下: 优化此损失将导致“f_k”估计由下式给出的密度比: 密度比保留了未来观测值“s_{t+k}”和上下文...
3.与generative method的区别: contrastive learning是在特征空间对比,而generative是pixel-wise的对比。 4.损失函数表达式 其中x+代表与x相似的正样本,x-代表负样本。训练目的是学到一个f,使其尽可能让x与x+在特征空间接近,而与x-很远,相关文献一般称该损失函数为infoNCE loss。
个元素。这种损失相当于一个(K+1)的基于softmax的分类损失,这迫使模型能够对正样本进行正确的分类。上述式(1)和InfoNCE loss是一致的。如果将对比学习应用在 个不同的网络上,最终的普通对比学习损失如下: 交互式对比学习(Interactive Contrastive Learning) ...
目标是使用对比损失(contrastive loss)来训练模型,使得来自一个视频的片段在嵌入空间中相近,来自不同视频的片段不相近。Qian 等人 [20] 提出的一个模型中将两个正样本和其余所有的负样本之间进行对比。一对正样本是两个增强的来自同一个视频的视频片段。
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,⟨zi,z+i⟩ 代表两个正例相应的表示向量。从InfoNCE可以看出,这个函数的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。这样,...
2)鉴别器:生成式自监督学习没有鉴别器,而生成式对比自监督学习和对比式自监督学习有。 对比式自监督学习的鉴别器的参数相对较少; 3)目标函数:生成式自监督学习使用重建损失,生成式对比自监督学习使用对比相似性度量(例如InfoNCE),生成式对比自监督学习利用分布差异作为损失(例如JS-divergence, Wasserstein Distance))...
另一方面，当前的图对比学习方法通常直接采用 CV 领域提出的 InfoNCE 和 NT-Xent 作为对比损失。这些损失忽略考虑图的拓扑结构信息，将邻居节点视为锚点的负样本，进而推离锚点，这与图的同质性假设相矛盾。针对此问题，在 NT-Xent 的基础上，该论文提出一种新的邻居监督图对比损失（Neighbor Contrastive Loss），...