temp): """ NT-Xent Loss. Args: z1: The learned representations from first branch of projection head z2: The learned representations from second branch
对比学习常用loss——InfoNCE [2] 其中q就是我们的样本A的特征,k+是正样本,k_i是其他样本。 具体使用的时候,最直接最简单粗暴的训练方式是:以采用一种数据扩增为例,一个batch为N的训练样本,通过数据扩增,变成了2N个样本,其中有1个正样本,2N-2个负样本。 常用的loss: NT-Xent loss,全称为Normalized Tempera...
可应用任务 图像分类 模型数量 1762 目标检测 模型数量 879 动作识别 模型数量 348 行人重识别 模型数量 203 图像聚类 模型数量 67 音乐自动标记 模型数量 3 使用「Normalized Temperature-scaled Cross Entropy Loss(NT-Xent)」的项目 C-BYOL (ResNet-50 2x, 1000 epochs) ...