在上述forward方法中,我们使用了交叉熵损失 (BCEWithLogitsLoss) 计算基础损失。然后计算pt和最终的 Focal Loss。 步骤6: 使用 Focal Loss 最后,我们实例化FocalLoss类并在训练模型时使用这个损失函数。 # 示例代码:使用 Focal Losscriterion=FocalLoss(alpha=1,gamma=2)inputs=torch.randn(3,requires_grad=True)#...
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...
这个损失函数需要满足 这些要求, 即当query 和唯一的正样本 相似, 并且和其他所有负样本key都不相似的时候, 这个loss的值应该比较低。反之, 如果 和 不相似, 或者 和其他负样本的key相似了, 那么loss就 应该大, 从而惩罚模型, 促使模型进行参数更新。 2. InfoNCE loss和交叉熵损失有什么关系? 我们先从softmax...
总之，对比学习通过构造正负样本对，采用无监督学习策略，利用infonceloss损失函数优化模型，实现高效的特征学习与分类任务。这种方法在大规模数据集上表现出色，尤其适用于缺乏标记数据的场景。
损失函数为 InfoNCE loss: 其中,sim函数是余弦相似度。注意上式中,分母应该是不包含q和q自己的相似度的。聪明的你有没有发现,就像恺明大佬在MoCo里提到的,InfoNCE loss其实就是一个cross entropy loss,做的是一个k+1类的分类任务,目的就是想把q这个图片分到k+这个类,然后概率是它和k+的相似度。代码实现: ...
InfoNCE loss作为NCE的一个简化变体，进一步优化了计算效率，通过引入温度超参数，控制logits的分布形状，从而实现了与交叉熵损失的等效性。该参数不仅影响模型对负样本的区分度，还能显著影响模型的学习过程与最终性能。温度系数在InfoNCE loss中扮演关键角色。它通过调整logits分布的平滑度，影响模型对正负样本...
总结起来,infonce loss 温度系数在材料科学和工程中具有重要的意义。通过研究温度系数,我们可以理解材料的电导性能和热稳定性,选择合适的材料用于特定的应用领域。温度系数的计算和调控可以通过实验测量和理论模型来实现。此外,温度系数的大小和符号与材料的晶体结构、缺陷和杂质等因素密切相关。因此,进一步研究和理解温度系...
在SimCLR中,采用一种称为"对比损失"(Contrastive Loss)的自监督训练方法。该方法的目标是使同一图像的不同视角之间更接近,使不同的图像之间更远离。在具体实现中,SimCLR使用了一种名为Infonce的函数来度量不同视角之间的相似性和不同图像之间的差异性。 Infonce函数是一个交叉熵损失函数,其实现如下所示: $$ \ell...
作为自监督学习新手，在阅读对比基方法论文时，经常遇到提及的 InfoNCE loss（在 CPC 论文中提出），了解其背后理论推导及从 NCE 迁移到 InfoNCE 的过程。本文通过理论推导与个人理解，旨在深入理解 NCE 和 InfoNCE 的发展脉络。NCE（噪声对比估计）在 [2] 中提出，主要针对概率密度函数的估计。而 NLP ...
loss = torch.nn.CrossEntropyLoss() output = loss(input, target) output.backward() 1. 2. 3. 其中,input为样本的预测结果矩阵,形状为(样本数量,类别数量),例如100个样本实现二分类形状就是(100,2),每一列的index分别表示对应的类别;target为标签向量,形状为(样本数量),其中为各样本对应的类别index。