NT-Xent Loss通常使用in-batch负样本，并对特征向量进行L2归一化，而InfoNCE Loss则更加灵活，可以根据具...
上面的等式显示了自监督学习中使用的 NT-Xent 损失的表达式。对于监督学习,上面显示的对比损失无法处理由于标签的存在,已知不止一个样本属于同一类的情况。推广到任意数量的积极因素导致在多个可能的功能之间进行选择。 因此,NT-Xent 损失在监督学习范式中的扩展表示如下: 这里,(2N_{y_i} -1 ) 表示多视图批处理...
提出的方法:本文提出一种 ArcSCE 方法,基本思想是将之前在欧氏空间中进行操作的 NT-Xent 目标函数转换到角度空间中,目的是强化成对判别性特征,并建模句子间的语义顺序关系。 Method ArcCSE 框架分为两个部分,一是成对判别性建模;二是三元语义顺序建模。分别设计了两个对比学习损失函数进行联合优化。 ▲ArcCSE框架。
keras.losses.Reduction.NONE”，这是为了保持"sim_ik“和"sim_jk”中的形状一致，因为否则导致的损失...
NT-Xent 损失是使用一对通过编码器网络传递的图像的增强视图来计算的，以获得它们相应的表示。 对比损失的目标是鼓励同一图像的两个增强视图的表示相似，同时迫使不同图像的表示不相似。NT-Xent 将 softmax 函数应用于增强视图表示的成对相似性。 softmax 函数应用于小批量内的所有表示对，得到每个图像的相似性概率...
与SimCLR的NT-Xent损失不同，NT-Xnet的损失函数可能基于图神经网络的特性进行设计，但具体的损失函数形式...
分类问题希望解决的是将不同的样本分到事先定义到的经典损失函数。分类问题希望解决的将不同的样本分到...
SimCLR 使用的是 NT-Xent 损失函数，它是一种归一化温度缩放的交叉熵损失。该损失函数对样本之间的相似...
SimCLR 使用的是 NT-Xent 损失函数，它是一种归一化温度缩放的交叉熵损失。该损失函数对样本之间的相似...