In recent years, a resurgence of work in contrast learning has led to major advance in self-supervised representation learning. 这些研究中共同的思想是:在嵌入空间中把一个anchor和一个正样本拉在一起,把anchor从许多负样本中推开。由于没有可用的标记,正样本对通常由样本的数据扩充组成,而负样本对由anchor...
在谈这篇文章提出的supervised contrastive loss之前,我们先简单回顾一下self-supervised contrastive loss。我尝试用自己的语言简单概括一下:所谓self-supervised contrastive loss,也即一没有label信息,二是通过对比构建出loss,完全通过对比一个个无label的data,从而对data学习出一个有效的representation。而既然要对比,就...
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...
论文信息 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 ...
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...
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...
论文:https://arxiv.org/pdf/2004.11362.pdf 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。
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 ...
Zhang G, Hu Z, Wen G, et al. Dynamic graph convolutional networks by semi-supervised contrastive learning[J]. Pattern Recognition, 2023, 139: 109486. 摘要导读 传统的图卷积网络(GCN)及其变体通常只通过数据集给出的拓扑结构传播节点信息。然而,给定的拓扑结构只能表示一定的关系,而忽略节点之间的一些相关...
Learning。 首先复习,监督学习;监督学习效果好,但是所需的标签数据是“稀缺资源”;而无标签数据是很多的。 Self-SupervisedLearning其实是一...。ContrastiveLearningContrastivePredictive Coding(CPC) 如上,较新的一篇文章。给定一个序列,预测是不是接下来的部分。这样可以有很多负样本,进行大量负 ...