在看Supervised Contrastive Learning的时候,一开始看到code还觉得很奇怪,跟paper中的公式对不上。后面想起log_softmax也是减去最大值,才发现逻辑是一样的,简单记录一下。 Log_Softmax 注意这里是所有点进行处理的,注意mask matrix: mask: the sample with the same category ...
所以说,simclr用到的fake label 可以直接直接 tf.range 这种简单的方法得到。 而在supervised contrastive learning中,情况则不一样了,不一样体现在: 我们对于正样本的定义发生了变化,simclr中,定义正样本为一个样本的view1和view2 构成了一个正样本对,而scl中,认为 一个class 中所有样本的view1都和view2 构成...
supervised contrastive learning公式讲解 监督对比学习(Supervised Contrastive Learning)是一种通过对比正负样本对来学习特征表示的方法。其核心思想是让模型学习将正样本对映射到相近的距离,而将负样本对映射到较远的距离。 在监督对比学习中,通常有两个encoder,一个用于对输入样本进行编码,另一个用于对正负样本对进行...
关于这篇论文,之前写了博客,里面也有Github的链接:TimesURL: 用于通用时间序列表征学习的自监督对比学习《TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series Representation Learning》(通用时间序列表示、自监督对比学习、双重Universums硬负样本、时间重构联合优化) (我的电脑带不起来,3060还是玩不...
论文标题:Supervised Contrastive Learning with Structure Inference for Graph Classification 论文作者:Hao Jia, Junzhong Ji, Minglong Lei 论文来源:2022, ArXiv 论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 任务:Graph Classification 先前工作存在的问题 ...
代码:https://github.com/HobbitLong/SupContrast 交叉熵损失有很多缺点,例如对嘈杂标签缺乏鲁棒性,分类边距可能较差,导致泛化性能下降。 作者在对比学习的基础上加上了标签信息,提出了一种监督学习的损失,让来自相同类别的特征比不同类别的特征更靠近。 方法 ...
研究Supervised Contrastive Learning时，初次接触代码时可能会对其中的逻辑感到困惑，尤其是在与论文公式对照时。关键在于理解log_softmax的一个特性，即它会将所有输入值[公式]减去各自的最大值[公式]，以防止溢出的发生，避免计算[公式]时的问题。然而，如果[公式]非常小，可能导致分母趋近于零，引发下...
自监督学习(Self-supervised learning)最近获得了很多关注,因为其可以避免对数据集进行大量的标签标注。它可以把自己定义的伪标签当作训练的信号,然后把学习到的表示(representation)用作下游任务里。最近,对比学习被当作自监督学习中一个非常重要的一部分,被广泛运用在计算机视觉、自然语言处理等领域。它的目标是:将一个...
supervised contrastive learning的loss解读 Supervised Contrastive Learning: Understanding the Loss Supervised Contrastive Learning (SCL) is a recent approach in the field of deep learning that has gained significant attention due to its ability to learn powerful representations for various tasks. In this ...