Info NCE loss是NCE的一个简单变体,它认为如果你只把问题看作是一个二分类,只有数据样本和噪声样本的话,可能对模型学习不友好,因为很多噪声样本可能本就不是一个类,因此还是把它看成一个多分类问题比较合理(但这里的多分类k指代的是负采样之后负样本的数量,下面会解释)。于是就有了InfoNCE loss,公式如下: L_q = -log\
infonce loss 温度系数的大小和符号也与材料的特性有关。一些材料具有正的温度系数,即随着温度的升高,材料的电导率也会增加;而另一些材料具有负的温度系数,即随着温度的升高,材料的电导率会减小。这些不同的温度系数特性可以用于不同的应用需求,例如温度传感器和电阻器等。 研究人员还发现,温度系数与材料的晶体结构、...
于是就有了InfoNCE loss,公式如下: 上式中, 是模型出来的logits, 相当于上文 oftmax公式中的 是一个温度超参数, 是个标 量, 假设我们忽略 , 那么infoNCE loss其实就是cross entropy loss。唯一的区别是, 在cross entropy loss里, 指代的是数据集里类别的数量, 而在对比学习InfoNCE loss里, 这个k指的是负样...
对比学习损失与交叉熵损失的联系主要体现在InfoNCE loss的设计初衷是为了解决交叉熵损失在对比学习中的计算复杂度问题，而温度系数在InfoNCE loss中起到调整logits分布平滑度、影响模型区分正负样本能力的关键作用。一、InfoNCE loss与交叉熵损失的联系 设计初衷：InfoNCE loss本质上是一种基于对比学习的损失函数...
上式子中的Info NCE loss中相当于是logits,温度系数可以用来控制logits的分布形状。对于既定的logits分布的形状,当τ值变大,则1/τ 就变小,则q*k/τ会使得原来logits分布里的数值都变小,且经过指数运算之后,就变得更小了,导致原来logits分布变得更加平滑。相反,如果τ取得值小,就1/τ变大,原来的logits分布里面...
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...
infonce loss公式的写法 InfoNCE Loss的公式如下: InfoNCE Loss = - 1/N ∑ i=1 N log(A+/A++B-) 其中,N是样本的数量,qi是查询样本i的编码向量,ki+是与查询样本i相对应的正样本的编码向量,ki-是与查询样本i不对应的负样本的编码向量,τ是温度系数,用于调节相似度得分的分布。 这个公式中,分子只包含...
对比学习InfoNCE loss之“搬砖学习” 以下链接讲解清晰,供参考 对比学习损失(InfoNCE loss)与交叉熵损失的联系,以及温度系数的作用 - 知乎 (zhihu.com)
损失函数InfoNCEloss和cross entropy loss以及温度系数 唯一的区别是, 在cross entropy loss里, 指代的是数据集里类别的数量, 而在对比学习InfoNCEloss里, 这个k指的是负样本的数量 人工智能 git 数据集 数据 原创 whao143 10月前 781阅读 infoNCE损失函数 temperature一般多少 损失函数代码 ...
杨立昆博士: SimCLR直接使用了InfoNCE损失(他们称之为NT-Xent损失,Normalized Temperature-scaled Cross Entropy loss)。它的一个重要发现是,非常大的批次大小 (batch size) 对性能提升显著,因为大批次意味着更多的负样本。此外,在编码器之后增加一个小的非线性投影头 (projection head) g(\cdot),并在计算对比损失时...