这听起来是一个非常简单的idea，但是这个方法真的有效，最早该loss function被应用在（视觉）自监督学习...
训练数据集中图片都是成对的,所以可以很容易计算出相应的 mask(M),由此可以构建出 Loss 函数;由于不同的 attention 网络刻画 feature 的准确度不同,所以给每个 loss 一个指数的衰减。相应的 loss 函数如下: LSTM公式如下: 随后将 attention map 和雨滴图像一起送给 autoencoder,生成去雨滴的超分辨率图像。由于...
首先将这个 loss 函数变成概率的形式,最大化这个正样本的概率分布,然后通过 bayesian 公式进行推导,其中 X 是负样本,和以及 c 都无关。 通过上面的推导,可以看出优化这个损失函数其实就是在优化 density ratio。论文中把 f 定义成一个 log 双线性函...
映射层,用于将表示层输出映射到对比损失空间。 对比学习loss。 其中对比学习 loss 的计算公式为: 其中sim 使用 L2 标准化的表征上计算 cosine 相似度。公式的含义是正例的相似度与其他所有负例的相似度在除以 τ 后算一下 softmax loss。也就是尽肯能的让正例在样本空间与原图片更相近,负例推得更远。下面提...
首先我们介绍一下 generative methods。这类方法主要关注 pixel space 的重建误差,大多以 pixel label 的 loss 为主。主要是以 AutoEncoder 为代表,以及后面的变形,比如 VAE 等等。对编码器的基本要求就是尽可能保留原始数据的重要信息,所以如果能通过 decoder 解码回原始图片,则说明 latent code 重建的足够好了。
微调阶段,则利用单向Transformer来构建表征,通过pairwise loss来训练模型: 4. Discussion 这篇工作提供了一种新颖的自监督方法,可以通过预训练模型从输入中捕获固有数据相关性,并将其作为附加信号。这种方法非常通用,因此许多现有方法都可以包含在此框架中。
In this paper, we show that self-supervised loss functions can be seamlessly converted into distillation mechanisms for CL by adding a predictor network that maps the current state of the representations to their past state. This enables us to devise a framework for Continual self-supervised ...
照度图的一个基本假设是局部一致性和结构感知。即纹理细节平滑,同时还能保持整体结构的边界。直接使用TV作为损失函数在具有强结构或亮度变化剧烈的区域失效。因为不管区域是纹理细节还是强边界,光照梯度都是均匀减少的。为了使loss感知到图像结构,用反射率梯度作为TV的加权,表示为: ...
在通过两个相似度之间的KL loss,算KL loss的时候需要注意,两个参数的位置不同公式是不同的,KL散度其实就是相对熵,等于交叉熵减去信息熵,公式如下: 所以在在线蒸馏的过程中,每一个模型都有两个loss来进行训练,如下: Experiment 文章做了多种实验来证明其有效性,我这边都做了列举了但只详细介绍了部分,其主要的...
Self-supervised Loss: (2+|V|) 是将所有其他节点当作负样本时的复杂度, (2+2B) 是将批次内其他节点当作负样本时的复杂度。 图4:LightGCN和SGL-ED的时间复杂度。 4. 实验结果 值得一提的是SGL采用LightGCN作为base模型。 从下图可以看出增加了自监督学习任务的SGL,无论是采用哪种数据增强操作符,其性能都强...