InfoNCE 损失函数源于对比学习(Contrastive Learning),它最初在无监督学习任务中展现出强大能力,如用于学习图像或文本的通用表示。其核心思想是将任务建模为一个判别问题:区分出一个“正样本”与若干个“负样本”。 1.1 原理 假设我们有一个查询样本q和一个与它配对的“正样本”k+,以及一批“负样本”k1−,k2−,…,kN−.
### InfoNCE 损失函数详解 ### 一、引言 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...
def infonce_loss(features, temperature=0.1):"""计算 InfoNCE 损失函数。参数:features (torch.Tensor): 输入的特征张量，形状为 (batch_size, feature_dim)。temperature (float): 温度参数，用于调整相似度的分布。返回:torch.Tensor: InfoNCE 损失值。"""计算特征之间的相似度矩阵。similarity_matrix = F....
V1损失函数: 蓝色框和红色框 其代码为: # # # # # # # # # # # # # # # # 本来有 预测有的损失# # # # # # # # # # # # # # # # #计算包含obj损失 即本来有,预测有 和 本来有,预测无 coo_response_mask = torch.cuda.ByteTensor(box_target.size()) coo_response_mask.zero_...
pytorch InfoNCE损失函数 众所周知,Scikit-learn(以前称为scikits.learn)是一个用于Python编程语言的免费软件机器学习库。它具有各种分类,回归和聚类算法,包括支持向量机,随机森林,梯度增强,k-means和DBSCAN,旨在与Python数值和科学库NumPy和SciPy互操作。本文将带你入门常见的机器学习分类算法——逻辑回归、朴素贝叶斯、...
1. InfoNCE loss公式 对比学习损失函数有多种,其中比较常用的一种是InfoNCE loss,InfoNCE loss其实跟交叉熵损失有着千丝万缕的关系,下面我们借用恺明大佬在他的论文MoCo里定义的InfoNCE loss公式来说明。 论文MoCo提出,我们可以把对比学习看成是一个字典查询的任务,即训练一个编码器从而去做字典查询的任务。假设已经...
L2距离损失函数的新突破 | 对比学习领域迎来重要突破:首尔大学团队通过距离加权策略,让沉寂多年的L2距离损失重焕生机。传统L2距离在表征学习中存在收敛难题,常被InfoNCE等基于相似度的损失函数压制。研究团队通过概率加权重构,使L2距离在表达能力、训练稳定性等方面展现独特优势。
1. InfoNCE loss公式 对比学习损失函数有多种,其中比较常用的一种是InfoNCE loss,InfoNCE loss其实跟交叉熵损失有着千丝万缕的关系,下面我们借用恺明大佬在他的论文MoCo里定义的InfoNCE loss公式来说明。论文MoCo提出,我们可以把对比学习看成是一个字典查询的任务,即训练一个编码器从而去做字典查询的任务。假设已经有...
infonce损失 pytorch 损失函数代码,YOLOV5中损失函数即代码讲解YOLOV5中loss.py文件代码讲解:yolov5中一共存在三种损失函数:分类损失cls_loss:计算锚框与对应的标定分类是否正确定位损失box_loss:预测框与标定框之间的误差(CIoU)置信度损失obj_loss:计算网络的置信
2. 这样一来,同一个batch内对单个样本来说可能有多个正例,将损失函数从InfoNCE改为SigLIP提出的sigmoid loss更合适; 3. 在假负例纠正之外,还借鉴CLIP的思想,引入了一个caption模型给图片生成文本正例(图三)。 效果:如图一图三,在模型架构和预训练数据相同的情况下,显著优于CLIp和各种CLIP变体,在ViT-B/32架构...