siamese network的输入是两个经过network表示后的向量,在新的向量空间中,只要能判断两个向量的距离,让同类的距离越小,异类的距离越大就能达到目的。所以这里的距离可以有很多,比如欧式距离,余弦距离,指数距离都可以。传统的siamese network使用对比损失函数(Contrastive Loss)[2]。 Contrastive Loss:该损失函数鼓励相同类...
Kaiming组的最近的这一篇文章对于self-supervised 的 contrastive learning的框架进行了统一总结: Siamese networks (两个或者更多的inputs输入到weight-sharing的网络中)。如果简单地应用Siamese 进行contrastive learning, 则会导致所有的输出“坍塌”到同一个常数,这样不管什么样的输入,它们的输出结果的相似性都最大, lo...
在传统的孪生神经网络(Siamese Network)中,其采用的损失函数时Contrastive Loss,这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的 paired data的关系。contrastive loss 的表达式如下: 其中: Dw被定义为孪生网络的输出之间的欧式距离,代表两个样本特征 X1 和 X2 的欧式距离(二范数)P表示样本的特征维数,Y表示两个样本是否...
这节课的内容是用Siamese Network (孪生网络) 解决Few-shot learning (小样本学习)。Siamese Network并不是Meta Learning最好的方法,但是通过学习Siamese Network,非常有助于理解其他Meta Learning算法。课件: https://github.com/wangshusen/DeepLearning
孪生网络一般用在度量学习里面，比如triple loss，是半监督学习。对比学习则是更倾向于无监督学习，学习一...
2.2 Cross-Network Contrastive LearningMERIT 引入了一个孪生网络架构,它由两个相同的编码器(即 gθgθ, pθpθ, gζgζ 和pζpζ)组成,在 online encoder 上有一个额外的预测器qθqθ,如 Figure 1 所示。这种对比性的学习过程如 Figure 2(a) 所示:...
title: SimSiam: Exploring Simple Siamese Representation Learning 出处:CVPR2021 image.png 二 主要内容 2.1 motivation 主要是为了解决自监督以及无监督中最常用的孪生网络siamese network容易崩塌的问题。 目前为了解决这个问题,现有的方法主要有三种: Contrastive learning:以SimCLR为代表,构造正负样本,并需要超大batch ...
We present a synergistic approach to integrate contrastive learning with a fine-tuned pre-trained ConvNet encoder to capture unbiased feature representations and leverage a Siamese network for final classification of COVID-19 cases. We validate the effectiveness of our proposed model using two publicly...
传统的siamese network使用Contrastive Loss。损失函数还有更多的选择,siamese network的初衷是计算两个输入的相似度,。左右两个神经网络分别将输入转换成一个"向量",在新的空间中,通过判断cosine距离就能得到相似度了。Cosine是一个选择,exp function也是一种选择,欧式距离什么的都可以,训练的目标是让两个相似的输入距离...
TCPC13was proposed to learn 3D feature representation from the sub-volumes containing the lesion areas and train a neural network for classifying the 3D CT images. MoCo is another SSL framework that utilizes contrastive learning. It increases the number of negative samples by using a momentum-updat...