logits_mask: the diagonal is zero 原文中的Ai其实就是去除自身样本外的样本,换句话来说分母那项是包括正样本的 其中log_pro=logits−torch.log(exp_logits.sum(1))就是计算当前这个点的Contrastive Loss. 所有点都计算完了,再×mask就得到hard positive sample的loss. ...
Supervised Contrastive Learning的loss主要包括两部分:一个是contrastive loss,另一个是classification loss。 1. Contrastive Loss:这部分的目的是使同一类别的样本在嵌入空间中尽可能靠近,而不同类别的样本尽可能远离。对于一个样本,我们通常选择与其最接近的同类样本作为正例(positive),与其最接近的不同类样本作为负例...
在全监督情况下,the regularizer reduces to almost exactly our loss function。重要的实际差异包括将对比嵌入归一化到单位球上,调整contrastive objective的温度参数,以及更强的增强。此外,Kamnitsas等人使用对比嵌入作为分类头输入,该分类头与CCLP正则化其联合使用,而SupCon则使用两阶段训练并丢弃contrastive head。最后,...
在计算Supervised Contrastive Loss时，我们对所有点进行这样的计算。特别要注意mask matrix的运用，它在计算过程中起着关键作用。对于每个点，我们用[公式]来计算其Contrastive Loss。当所有点的Loss都计算完毕后，我们通过[公式]来确定hard positive sample的Loss值，这是整个过程中的重要一步。
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 ...
对于正样本对,通常采用对比损失(Contrastive Loss)或三元损失(Triplet Loss)等。这些损失函数鼓励模型将正样本对映射到相近的距离。 对于负样本对,可以采用不同的方式来定义损失函数。一种常见的方法是采用分类损失(Classification Loss),将负样本对看作是正样本的对立类别,并使用交叉熵损失等分类损失函数来计算损失。
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,作者通过推导证明了 ...
Supervised Contrastive Loss is an alternative loss function to cross entropy that the authors argue can leverage label information more effectively. Clusters of points belonging to the same class are pulled together in embedding space, while simultaneous
the cell type as an approximation. The model parameters of the MLP encoder are shared between both cell and cell types. We optimized the supervised contrastive loss between the cell samples and the cell type representative for updating the MLP encoder. Through the supervised contrastive learning ...
Google的文章,中了NIPS20,把现在火热的contrastive learning用到了supervised learning的setting下,在传统的Supervised learning的benchmark上比起cross entropy提升了1%(这在像ImageNet这样数据上并不容易),达到了78.8%的新SOTA。 本文构建了一种 supervised contrastive loss,可以说是继承了contrastive learning的very simple...