0、对比学习和度量学习 相同点: 1.度量学习和对比学习的思想是一样的,都是去拉近相似的样本,推开不相似的样本。 不同点: 1.对比学习是无监督或者自监督学习方法,而度量学习一般为有监督学习方法 2.对比学习为单正例多负例的形式,因为是无监督,数据是充足的,也就可以找到无穷的负例,但如何构造有效正例才是重...
1、对比学习和度量学习中都使用了正样本对和负样本对的概念,在训练时都是通过拉近正样本之间的距离(或者提升相似度),推远负样本之间的距离(或者降低相似度)完成模型训练 2、对比学习和度量学习通常都可以采用Backone + Projector + Loss的架构,其中对比学习的损失可以是InfoNCE Loss,度量学习的损失可以是Triplet Loss...
参考张俊林博士的说法张俊林：对比学习在微博内容表示的应用，度量学习是有监督，对比学习是无监督，正例的...
基于对比学习的方法虽然在ImageNet图片分类任务上取得不错的表现,但对于更细粒度的图片相关任务表现则欠佳,其更偏向于学习全局的图片语义特征。 Generative-based Tasks: 由于对比学习任务在细粒度知识表征学习方面存在缺陷,受NLP预训练模型的启发,近期很多工作将重点放在如何有效地将MLM任务迁移到CV自监督学习中。如mask ...
度量学习,1.1输入数据为了训练一个模型,我们需要两个array-like对象:XXX与yyy。XXX应该为n×mn\timesmn×m的2D数组,其中nnn为样本的个数,mmm为
使用度量学习进行特征嵌入:交叉熵和监督对比损失的效果对比,分类是机器学习中最简单,最常见的任务之一。例如,在计算机视觉中,您希望能够微调普通卷积神经网络(CNN)的最后一层,以
监督对比损失是一种用于度量学习的损失函数,它通过最小化相同类别样本对的距离和不同类别样本对的距离之间的差异来优化特征嵌入模型。具体来说,监督对比损失引入了一个超参数margin,它规定了同类样本对的距离应该小于不同类样本对的距离。通过最小化相同类别样本对的距离和不同类别样本对的距离之间的差异,监督对比损失...
监督对比学习 Supervised Contrastive Learning 好的,假设在度量学习中,我们关心的只是“好”特征。但是监督式对比学习有什么意义呢?老实说,这种特定方法没有什么特别之处。这是最近的一篇论文,提出了一些不错的技巧,以及一个有趣的2步方法 训练一个好的编码器,该编码器能够为图像生成良好的特征。
监督对比学习 Supervised Contrastive Learning 好的,假设在度量学习中,我们关心的只是“好”特征。但是监督式对比学习有什么意义呢?老实说,这种特定方法没有什么特别之处。这是最近的一篇论文,提出了一些不错的技巧,以及一个有趣的2步方法 训练一个好的编码器,该编码器能够为图像生成良好的特征。
Metric learning(度量学习)是其中之一,今天我想与大家分享如何正确使用它。 为了使事情变得实用,我们将研究监督式对比学习(SupCon),它是对比学习的一部分,而后者又是度量学习的一部分,但稍后会介绍更多。 通常如何进行分类 在进行度量学习之前,首先了解通常如何解决分类任务。 卷积神经网络是当今实用计算机视觉最重要的思...