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 ...
《Balanced Contrastive Learning for Long-Tailed Visual Recognition》提出了balanced supervised contrastive learning loss。1)通过class-averaging来平衡不均衡负类的梯度;2)通过class-complement方法实现每次梯度更新都会考虑所有类别信息。 《Learning Vision from Models Rivals Learning Vision from Data》 将SupCon应用到...
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...
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 ...
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。
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》模型代码运行解析 现在是2024年3月25日16:17,打算好好的跑一个模型的代码,之前都没有系统性的过一遍,打算拿这个模型的代码开刀,Go,环境和乱七八糟的已经配好...
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...
然而，对于具有相同标签的非同源图片，这种方法却无法有效处理，导致这些图片的距离也被不必要地拉远，这不利于下游分类任务。相比之下，有监督对比学习通过不仅拉近同源实例之间的距离，还拉近具有相同标签的实例之间的距离，从而更好地适应分类任务。本文引入了两个损失函数，分别对应自监督与有监督对比学习...