Q:使用 queue,只有当前 mini-batch 的特征是由当前的编码器得到的;之前的 key 是由不同时刻的编码器抽取的特征,如何保持 consistent 呢? momentum encoder 由 当前时刻的 encoder 初始化而来 theta_k = m * theta_(k-1) + (1-m) * theta_q 动量参数 m 较大时,theta_k 的更新缓慢,不过多的依赖于 ...
根据论文所示,encoder只通过loss关于q的反向梯度传播来更新。也就是此处k作为常量看待,那么encoder指导q更新,确实能使得loss进一步缩小。但实际上,encoder更新后,momentum encoder也随之线性更新,而queue的新入老出的更新也一直进行,所以当新一批batch的样本特征加入到queue中,k有可能采样了其中部分的新样本特征,那么此时...
一个encoder处理query，叫encoder_q。另一个encoder用来生成query对应的正例，叫encoder_k。网络里维护了...
# f_q, f_k: encoder networks for query and key# queue: dictionary as a queue of K keys (CxK) C代表特征的维度,这里为128(memory bank用的就是128维)# m: momentum# t: temperature# bmm: batch matrix multiplication; mm: matrix multiplication; cat: concatenation.f_k.params=f_q.params# i...
动量编码(Momentum Encoder) MoCo引入了两个编码器,一个是用于处理查询样本的主编码器(query encoder),另一个是用于生成字典的动量编码器(key encoder),参数不直接从梯度中更新,以一定动量系数进行更新: 动量更新 m是动量系数,通常接近1,比如0.99。 实现伪码 ...
这就是 Dictionary as a queue 的含义,即通过动量更新的形式,使得可以包含更多的负样本。而且 Momentum Encoder 的更新极其缓慢 (因为 很接近于1),所以Momentum Encoder 的更新相当于是看了很多的 Batch,也就是很多负样本。 (b)在[2 采用一个较大的memory bank存储较大的字典]方法里面,所有样本的 representation...
Momentum Encoder的参数使用动量更新: f_k=m*f_k+(1-m)*f_q# momentum update: f_k MoCo V3 提升ViT训练稳定性 重头戏主要在MoCo v3在ViT上的实验,下面主要是对实验部分进行介绍。由于作者给出的结论是:影响自监督ViT模型训练的关键是:instability,即训练的不稳定性。 而这种训练的不稳定性所造成的结果并不...
self.queue[:, ptr:ptr + batch_size] = keys.T # 添加momentum encoder的输出特征k ptr = (ptr + batch_size) % self.K # move pointer 移动队列头部索引位置,也就是删除头部多余位置 self.queue_ptr[0] = ptr Loss 将k作为q的正样本,因为k与q是来自同一张图像的不同视图 ...
确实,形式上基本一样,但是计算的形式不太一样,这里是通过点积来计算q和k的相似度,k+是指正样本经过momentum encoder编码成的向量,注意的是里面对照样本里面只有一个正样本,其余都是负样本,至于分母τ就是softmax的温度参数,用来控制概率分布的尖锐和平滑。如果还没看懂无所谓,只要知道contrastive loss的目的是为了使...
这里的可以是image,可以是image patches等等,,是Encoder,也可以是很多种架构。 [1 原始的端到端自监督学习方法]:对于给定的一个样本, 选择一个正样本(这里正样本的对于图像上的理解就是的 data augmentation版本)。然后选择一批负样本(对于图像来说,就是除了之外的图像),然后使用 loss function来将与正样本之间的...