MoCo v3中并没有对模型或者MoCo机制进行改动,而是探索基于Transformer的ViT(Visual Transformer)模型[5,6]在MoCo机制下的表现以及一些训练经验。作者发现ViT在采用MoCo机制的训练过程中,很容易出现不稳定的情况,并且这个不稳定的现象受到了学习率,batch size和优化器的影响。如Fig 1.所示,在batch size大于4096的时候已...
李沐论文精读系列一: ResNet、Transformer、GAN、BERT李沐论文精读系列二:Vision Transformer、MAE、Swin-Transformer李沐论文精读系列三:MoCo、对比学习综述(MoCov1/v2/v3、SimCLR v1/v2、DINO等)李沐论文精…
下图中iGPT是Transformers搭配auto-encoding的模型,可以发现Moco v3优势是很大的。另外也可以发现,ViT越大,准确率越高,这表示ViT还持续有潜力。另外,ViT-Large在某些案例里可以直接打败监督学习。 ViT也可以打败ResNets和Contrastive Learning的搭配,下面这张是MoCo各个版本搭配ResNets训练的结果: 作者发现,训练过程中的...
训练曲线抖动的可能原因在于梯度剧变，作者对ViT的第一层和最后一层梯度的无穷范数进行了统计。结果发现，在训练过程中，第一层梯度的骤变会导致不稳定现象，随后传递至最后一层。因此，ViT的Transformer第一层梯度的不稳定性可能是训练曲线剧烈抖动的原因。针对这一问题，MoCo v3提出了一个简单而有效的解决...
一、MoCo 1.1 导言 1.1.1 前言 1.1.2 摘要 1.1.3 导言 1.2 相关工作 1.2.1 SimCLR:端到端的学习方式(Inva Spread也是) 1.2.2 memory bank (InstDisc模型) 1.3 算法 1.3.1 损失函数 1.3.2 伪代码 1.4 实验 1.4.1 对比其他模型 1.4.2 imagenet数据集结果对比 ...
如无特别说明,文中截图均来自论文[1] 先来看看性能,如图1所示,在ImageNet上训练的以VIT-L为backbone的MoCo v3,性能超过了自监督的iGPT,也超过了在JFT-300M上全监督训练的VIT-B,不过MoCo v3的参数量要大不少 图1 transformer性能对比 Self-supervised Transformer的性能对比可以有两个方向,一个是跟Supervised Tr...
这篇paper是FAIR 何凯明的MoCo v3,行文还是很务实的,开篇第一句:“This paper does not describe a novel method”,明讲没有新方法,只是手把手教你如何训练visual transformer的。所以这篇paper更像是一篇实验报告。 take away 水文指数(满分5):⭐️(十分值得一读) ViT 这个结构最近很火,但自监督训练会有不...
之前笔者在[1]中介绍过MoCo v1模型通过解耦batch size和负样本队列大小,从而实现超大负样本队列的对比学习训练方案;在[2]中我们提到了当前对比学习训练中提高负样本数量的一些方法;在[3]中提到了将MoCo扩展到多模态检索中的方案。在本文,我们介绍下MoCo v3,一种尝试在Transformer模型中引入MoCo机制的方法,并且最重要...