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 ...
2)结合了contrastive learning现在对于augmentation,projection function,inner product,NCE loss的进展,在supervised learning的setting下提升了表现。 而文章对于gradient的理论分析,我还暂时无法认同。 实验部分呢,也只做了ImageNet和ImageNet-C,不是很了解CV领域,但是感觉也不太充分,同样做contrastive representation ...
是所有正样本。 作者提出的有监督对比loss加入了多个正样本: 作者认为这两个版本的loss: 能够泛化到任意数量的正样本,作者让同一个batch里的同一个类别的都作为正样本,让来自同一类别的样本更加靠近 对比能力随着负样本数量增强 能够更好的实现强负样本(正样本)的选择 但是这两种 loss 并不是等价的,作者通过推导...
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...
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 ...
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...
(SCL)SUPERVISED CONTRASTIVE LEARNING FOR PRE-TRAINED LANGUAGE MODEL FINE-TUNING 使用了监督对比学习的思路,额外添加了一个loss,目的是使同一类样本尽可能离得近,不同类样本尽可能离得远。 denotes the normalized embedding of the final encoder hidden layer before the softmax projection...
根据我看的文章,现在 self-supervised learning 主要分为两大类:1. Generative Methods;2. Contrastive Methods。下面我们分别简要介绍一下这这两种方法。 Generative Methods 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,...
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。
Understanding self-supervised and contrastive learning with "Bootstrap Your Own Latent" (BYOL) Intro 主要探讨一下BYOL的问题,其他略过,文章发现了BYOL的成功似乎还是没有逃过负样本的使用,提出BYOL其实利用BatchNorm隐式的使用到了负样本的假说,并且有实验来作证。