1.1 自监督学习的 Pretext Task 1.2 自监督学习的 Contrastive loss 1.3 MoCo v1 之前的做法 1.4 MoCo v1 的做法 1.5 MoCo v1 FAQ 1.6 MoCo v1 实验 1.7 MoCo v1 完整代码解读 link: Section 5:Self-Supervised Learning 超详细解读 (五):MoCo系列解读(2) 1 MoCo v2 1.1 MoCo v2 的 Motivation 1.2 ...
然后对两个 Encoder的输出使用下式 1 所示的 Contrastive loss 损失函数使得query \color{purple}{q} 和正样本 \color{crimson}{k^{+}} 的相似程度尽量地高,使得query \color{purple}{q} 和负样本 \color{green}{k^{-}} 的相似程度尽量地低,通过这样来训练Encoder f_\textrm{q} 和Encoder f_\textrm{...
3.2 时间对比 时间对比模块利用对比损失(contrastive loss),通过自回归模型提取潜在空间中的时间特征。给定潜表征 z,自回归模型 far 将所有 z≤t 汇总为上下文向量 ct = far(z≤t),ct∈Rh,其中 h 是 far 的隐藏维度。然后用上下文向量 ct 预测从 zt+1 到 zt+k 的时间步(1 < k ≤ K)。为了预测未来的...
其余的方法还包括:随机抽样一个长视频中的两个片段,或者对每个视频片段做几何变换。 目标是使用对比损失(contrastive loss)来训练模型,使得来自一个视频的片段在嵌入空间中相近,来自不同视频的片段不相近。 Qian 等人 [20] 提出的一个模型中将两个正样本和其余所有的负样本之间进行对比。 一对正样本是两个增强的...
目标是使用对比损失(contrastive loss)来训练模型,使得来自一个视频的片段在嵌入空间中相近,来自不同视频的片段不相近。 Qian 等人 [20] 提出的一个模型中将两个正样本和其余所有的负样本之间进行对比。 一对正样本是两个增强的来自同一个视频的视频片段。
目标是使用对比损失(contrastive loss)来训练模型,使得来自一个视频的片段在嵌入空间中相近,来自不同视频的片段不相近。Qian 等人 [20] 提出的一个模型中将两个正样本和其余所有的负样本之间进行对比。一对正样本是两个增强的来自同一个视频的视频片段。
Huge Improvement:Contrastive Learning "Data-Centric" Loss 另一派做法是从设计Loss Function 下手,找出能探索数据本身性质的 Loss。 其中Energy-Based Model 算是 LeCun 从以前到现在不断推广的,这种模型与具有强烈的物理意义,可能会是明日之星;而这篇文章整理的是另一种以 Mutual Information 为主的 Loss Function...
method differs in that it only inputs the query [Formula] and positive sample [Formula] into two encoders with the same architecture but different parameters, Encoder [Formula] and Momentum Encoder [Formula]. All negative samples [Formula] are stored in a queue. Contrastive loss is...
Inspired by metric learning, we construct the pixel-level pairwise samples and propose a new self-supervised contrastive loss based on them, which makes full use of the class activation maps to reduce the intra-class difference and increase the inter-class difference; we also propose a novel ...
关键词:contrastive learning SAINT用的self-supervised learning包含了一个constrastive loss和一个denoising loss(本质也是reconstruction)。首先我们会进行CutMix:对于一个样本x_i,首先我们会随机采样另一个样本x_a,根据maskm来随机交换两个样本的特征值得到x_i'。其次我们会采样一个x_b'(样本x_b经过CutMix转换之后...