1. InfoNCE(Information Noise Contrastive Estimation)简介 InfoNCE(Noise Contrastive Estimation)损失函数是一种常用于对比学习中的损失函数,目标是最大化相似样本之间的相似性,最小化非相似样本之间的相似性。 假设我们有一组表示为{x1,x2,⋯,xN}的样本,以及一个正样本对(xi,xi+)和负样本对(xi,xj−),其中...
infonce infonce是nce的一个变体,它认为nce的做法太暴力了,noise sample(或者说负样本)本身很可能不是一个类别,但是nce的做法是给他们都打上了相同的label,这样有可能对于模型的优化过程产生negative的影响,二分类是非常简单直观的常见的建模形式,不过也确实存在标签定义粒度太粗糙的问题,所以工业上常常会出现类似于分群...
InfoNCE(Information Noise Contrastive Estimation)是一种常用于对比学习(Contrastive Learning)中的损失函数。其核心思想是通过最大化相似样本之间的互信息,同时最小化不相似样本之间的相关性,从而实现特征的有效学习和区分。InfoNCE 损失函数在多种任务中表现出色,如图像识别、自然语言处理以及推荐系统等。 二、背景知识 ...
InfoNCE损失通过抑制较小奇异值,促使模型关注主要特征方向,这种特性与神经网络的低频偏好现象存在内在关联。 在医学图像分析场景中,对比学习展现独特价值。由于标注成本高昂,利用InfoNCE损失预训练模型再微调已成为标准流程。针对三维医学影像数据特性,设计空间局部对比策略能更好捕捉解剖结构关联。时序数据建模时,通过构建跨...
infonce损失代码pytorch 前言 针对目标检测框Box(x1,y1,x2,y2)的回归学习中,网络损失函数从最早的IoU到GIoU,再到DIoU、CIoU和EIoU,现在出现了SIoU。那么他们都是什么呢?又由哪些优点? 正文 IOU就是交并比,预测框和真实框相交区域面积和合并区域面积的比值,计算公式如下:...
infonce公式 InfoNCE的公式如下: Lq=−log∑i=0kexp(q⋅ki/τ)exp(q⋅k+ /τ)L_q = -log \frac{\sum_{i=0}^k exp(q\cdot k_i / \tau)}{exp(q\cdot k_+ / \tau)}Lq =−log∑i=0k exp(q⋅ki /τ)exp(q⋅k+ /τ) 在SimCLR等对比学习中,模型结构会有上下两个分支,先...
infoNCE损失函数的原理 infoNCE损失函数是基于信息论的原理设计的。它利用了互信息的性质来衡量两个随机变量之间的相关性。互信息度量了两个随机变量之间的相互依赖程度,可以用于衡量模型对数据的了解程度。 在无监督学习中,我们希望通过模型来学习出数据的一些潜在特征,这些特征能够捕捉到数据的重要信息。infoNCE损失函数的...
InfoNCE则从多分类角度出发，通过估计正样本与噪声样本之间的互信息，提供了一个下界，也无需直接计算归一化参数。在语言模型中，NCE常用于word2vec的负采样，而InfoNCE在图像领域应用时，通过采样正样本和负样本构建对比学习任务，用得分函数来估计密度比。两者的主要区别在于，NCE采用二分类形式，InfoNCE则...
1. InfoNCE 损失函数简介。 InfoNCE(Info Noise Contrastive Estimation)损失函数常用于自监督学习,它通过对比正样本对和负样本对的相似度来学习特征表示。其核心思想是最大化正样本对之间的相似度,同时最小化负样本对之间的相似度。简单来说,就是让模型能够区分正样本和负样本,从而学习到有用的特征。 2. 实现思路...
InfoNCE 假设采样样本之间相互依赖(有且只有一个样本是正样本)并在样本上做多分类任务,而 NCE认为样本之间相互独立(每个样本是否为正/负样本的情况互不相关)并在样本上做多个二分类任务。 4. InfoNCE 和互信息的关系 通过InfoNCE 训练的模型可以提取 w 和h 好的特征,这些特征通过一些操作得到一个评分,该评分正比...