InfoNCE损失的公式如下\[{L_i} = - \log \frac{{\exp ({\rm{sim}}({x_i},x_i^ + )/\tau )}}{{\exp ({\rm{sim}}({x_i},x_i^ + )/\tau ) + \sum\limits_{j = 1,j \ne i}^N {\exp } ({\rm{sim}}({x_i},x_j^ - )/\tau )}}\\\]上式中,\[{x_i}\]是查...
InfoNCE, where NCE stands for Noise-Contrastive Estimation, is a type of contrastive loss function used for self-supervised learning.Given a set $X = ${$x_{1}, \dots, x_{N}$} of $N$ random samples containing one positive sample from $p\left(x_{t+k}|c_{t}\right)$ and $N ...
论文CPC InfoNCE Loss Motivation Predict the future->Good Representation->Mutual Information 也就是说想要得到好的预测我们要最大化input\(x_t\)和context\(c_t\)的互信息(Mutual Information),即尽可能多的用\(c_t\)去表达原始信号\(x\) \[I(x;c)=\sum_{x,c}p(x,c)\log \frac {p(x|c)}...
对比学习论文综述【论文精读】 [译] Noise Contrastive Estimation Noise Contrastive Estimation 前世今生——从 NCE 到 InfoNCE 理解Contrastive Predictive Coding和NCE Loss 【深度学习热点】超直观无公式图解contrastive predictive coding从脸盲说起 浅析Contrastive Predictive Coding 对CPC (对比预测编码) 的理解 真正的...
CatLIP:使用分类损失的高效CLIP | 论文简读第25期,简记一篇Apple出品的CLIP训练加速工作CatCLIP链接。动机:CLIP的图-文对比学习损失(InfoNCE)需要大量负样本,限制了训练的效率,即使SigLIP通过Sigmoid Loss提高了效率,还是它还是需要负样本,效率不高。解法:如图2,把InfoNCE损失改成了图像多分类损失,每张图的caption经过...
动机:CLIP的图文对比学习预训练目标中,取in-batch负例的做法可能是有bug的,忽视了可能的假负例。对一段文本来说,来自batch内其他图文对的图片也有可能在语义上和它很相似,实际上是正例,但CLIP的InfoNCE loss直接把batch内其他图文对中的文本视为负例。
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。
📚论文:Conan-embedding: General Text Embedding with More and Better Negative Samples(论文简读第86期) ✌️细读前点个免费的关注和收藏,北大小哥Sam每天带你读LLM和推荐广告前沿论文,侃算法岗面经&成长经验 🏠训练方案:如p2: 1️⃣第一阶段用弱监督的文本对训InfoNCE对比学习loss(in-batch负样本) ...