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. ...
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...
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 ...
时间对比模块利用对比损失(contrastive loss),通过自回归模型提取潜在空间中的时间特征。给定潜表征 z,自回归模型 far 将所有 z≤t 汇总为上下文向量 ct = far(z≤t),ct∈Rh,其中 h 是 far 的隐藏维度。然后用上下文向量 ct 预测从 zt+1 到 zt+k 的时间步(1 < k ≤ K)。为了预测未来的时间步长,我们...
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。
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。
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。
In particular, the framework consists of two modules鈥擫ayeredLabelCorrection (LLC) andMixupSupervisedContrastiveLoss (MSCL). The LLC module aggregates the first neighbor's soft labels via label propagation among multilayer partitions based on the hierarchical clustering of the feature representation. ...