【深度学习算法】Contrastive Learning

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#深度学习 #人工智能

于 2022-07-04 15:58:41 首次发布
本文探讨了对比学习这一近年来兴起的研究方向，特别是在自监督学习领域的应用。文中深入分析了InfoNCE损失函数与交叉熵损失之间的联系，并解释了温度系数的作用。
weiquan fan
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对比学习 (Contrastive Learning) 算法详解与PyTorch实现
qq_42568323的博客
01-09 1859
对比学习（Contrastive Learning）是一种自监督学习方法，通过最大化正样本对的相似度，最小化负样本对的相似度，使模型能够学习到有用的特征表示。对比学习的核心思想是利用数据的内在结构，设计预训练任务，使模型能够从无标签数据中学习到有用的特征表示。对比学习广泛应用于图像、文本、语音等领域。CIFAR-10数据集是一个经典的图像分类数据集，包含60000个32x32彩色图像，分为10个类别，每个类别有6000个图像。目标是识别图像中的物体类别。
对比学习Contrastive Learning原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-04 1941
1.背景介绍 在深度学习的背景下，对比学习（Contrastive Learning）是一种无监督学习方法，它通过学习将相似样本和不同样本区分开来。这种方法的核心思想是强制模型学习输入数据中的内在结构，从而在没有标签的情况下实现有效学习。随着大规模数据集的出现，以及计算能力的飞速发展，对比学习已经成为了许多研究领域的热点话题。
Contrastive learning的学习
qq_35368303的博客
04-18 3005
Contrast Learning Visual Attention for Multi Label Classification-CVPR Submitted on 24 Jul 2021 文章目录Contrast Learning Visual Attention for Multi Label Classification-CVPR Submitted on 24 Jul 2021前言一、摘要二、method1.input2.output3.contrastive learning三、实验总结 前
Contrastive Learning
Zhang Junjian的专栏
09-13 349
Contrastive LearningContrastive~LearningContrastive Learning Representation learningRepresentation~learningRepresentation learning 的目标是为输入 xxx 学习一个表示 zzz ，Contrastive LearningContrastive~LearningContrastive Learning 的核心是通过计算样本
Contrastive Learning——对比学习
THE_CS_UNIVERSE的博客
01-06 489
1.定义 对比式学习着重于学习同类实例之间的共同特征，区分非同类实例之间的不同之处。 与生成式学习比较，对比式学习不需要关注实例上繁琐的细节，只需要在抽象语义级别的特征空间上学会对数据的区分即可，因此模型以及其优化变得更加简单，且泛化能力更强。 对比学习的目标是学习一个编码器，此编码器对同类数据进行相似的编码，并使不同类的数据的编码结果尽可能的不同。 2.基本思想 缩小正样本的距离，扩大与负样本之间的距离 ...
对比学习（contrastive learning）
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cziun的博客
07-28 11万+
什么是自监督学习？ 举个通俗的例子：即使不记得物体究竟是什么样子，我们也可以在野外识别物体。 我们通过记住高阶特征并忽略微观层面的细节来做到这一点。那么，现在的问题是，我们能否构建不关注像素级细节，只编码足以区分不同对象的高阶特征的表示学习算法？通过对比学习，研究人员正试图解决这个问题。 什么是对比学习？ 对比学习是一种自监督学习方法，用于在没有标签的情况下，通过让模型学习哪些数据点相似或不同来学习数据集的一般特征。 让我们从一个简单的例子开始。想象一下，你是一个试图理解世界的新生婴儿。在家里，假设你有两只
对比学习（Contrastive Learning）
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chen的博客
12-30 3629
对比学习（Contrastive Learning）是一种自监督学习方法，通过让模型学习区分相似和不相似的样本，构建有意义的特征表示。相似样本的特征应尽可能接近。不相似样本的特征应尽可能远离。对比学习广泛应用于表示学习，尤其是在没有标注数据的情况下训练深度神经网络。它通过构造正样本对（类似样本）和负样本对（不类似样本），让模型学习更具判别性的特征。输入：未标注数据（如图像、文本）及其增强后的不同视图。输出。
AI学习指南深度学习篇-对比学习（Contrastive Learning）简介
俞兆鹏的博客
10-22 2483
对比学习是一种无监督学习方法，旨在通过比较不同样本之间的相似性和差异性来学习数据的特征表示。对比学习中的关键操作是构建“正样本对”和“负样本对”。正样本对：两个样本具有相似的特征，比如在图片中，同一物体的不同角度或不同的光照条件。负样本对：两个样本具有不同的特征，比如不同物体的图像。通过学习模型将正样本对的距离缩小，负样本对的距离扩大，促进模型对数据的深入理解。对比学习作为一种新兴的无监督学习方法，正在快速发展并广泛应用于多个领域。
对比学习（contrastive Learning）
mdd优快云的博客
11-02 861
自监督学习又可以分为对比学习(contrastive learning)和生成学习(generative learning)两条主要的技术路线。比学习的核心思想是将正样本和负样本在特征空间对比，从而学习样本的特征表示，使得样本与正样本的特征表示尽可能接近。正样本和负样本是使用代理任务(pretext task)来定义的． 代理任务定义了样本之间的相似性，给定一个样本，与之相似的样本就是正样本，而不相似的样本就是负样本．。
contrastive-learning:对比学习方法
03-10
对比学习方法 支持更多内容的对比学习方法的第三方pytorch实现（请参阅“可用内容”部分）。 有什么可用的？ 使用SimCLR进行对比学习预训练 通过停止梯度进行在线线性评估 Pytorch闪电登录和默认收益（多GPU训练，混合精度等） 在GPU装置上收集负片以模拟更大的批次大小（尽管梯度不会在GPU上流动） 使用加快数据加载速度（以使用更多GPU内存为代价） SimCLR多分辨率农作物 SimCLR + 预训练后线性评估（通常得出1-1.5％的准确度点） 工作于： 结果 模型 方法 数据集 时代 批 温度 多作 大理 监督下 在线线性评估 预训练后线性评估 Resnet18 SimCLR Imagenet-100 100 256 0.2 70.74 71.02 Resnet18 SimCLR Imagenet-100 100 256 0.2 :check_mark_button:
【机器学习】对比学习（contrastive learning）
TwcatL
11-21 5931
SSL 中使用的最古老和最受欢迎的技术之一是对比学习，它使用“正”和“负”样本来指导深度学习模型。此后，对比学习得到了进一步发展，现在被用于完全监督和半监督的环境中，并提高了现有技术水平的性能。现在让我们讨论一下对比学习的工作原理。对比学习如何在 Vision AI 中发挥作用？对比学习模仿人类的学习方式。例如，我们可能不知道什么是水獭或什么是灰熊，但看到图像（如下所示），我们至少可以推断出哪些图片显示的是相同的动物。
【AI知识点】对比学习（Contrastive Learning）
AI完全体
10-16 3301
对比学习（Contrastive Learning） 是一种基于样本之间相似性和差异性的无监督或自监督学习方法，旨在通过构建正例和负例对来学习数据的有效表示。对比学习广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域，尤其在表征学习（Representation Learning） 中表现出色。通过对比正例和负例，模型能够学习到不同样本之间的相似性和差异性，从而生成更具区分性的特征表示。
[ 对比学习篇 ] 经典网络模型 —— Contrastive Learning
A_John 的博客
02-20 3731
[ 对比学习篇 ] 经典网络模型 —— Contrastive Learning InstDisc、InvaSpread、CPC、CMC； MoCov1、SimCLRv1、MoCov2、SimCLRv2、SWaV； BYOL、SimSiam； MoCov3、DINO； CLIP；
对比学习介绍Contrastive Learning
小幸运
08-14 5428
Generative Methods（生成式方法）这类方法以自编码器为代表，主要关注pixel label的loss。举例来说，在自编码器中对数据样本编码成特征再解码重构，这里认为重构的效果比较好则说明模型学到了比较好的特征表达，而重构的效果通过pixel label的loss来衡量。 对比式学习着重于学习同类实例之间的共同特征，区分非同类实例之间的不同之处。与生成式学习比较，对比式学习不需要关注实例上繁琐的细节，只需要在抽象语义级别的特征空间上学会对数据的区分即可，因此模型以及其优化...
自监督学习中的 Contrastive Learning 对比学习（持续更新）
学渣的博客
11-12 3万+
本文粗略介绍了对比学习的基本原理以及常见方法。 什么是对比学习？ 对比学习是一种自监督或者无监督学习的一种方法。通过对比未知样本和正负样本的相近程度，来给未知样本进行正负归类。 最早运用于判定图像表征之间的相似程度。 ...
论文笔记：Contrastive Learning for Image Captioning
Jamie的技术博客
01-31 5186
原文链接：Contrastive Learning for Image Captioning Introduction 本文的提出的Contrastive Learning (CL) 主要是为了解决Image Caption任务中生成的Caption缺少Distinctiveness的问题。 这里的Distinctiveness可以理解为独特性，指的是对于不同的图片，其caption...
对比学习（Contrastive Learning）:研究进展精要
07-13 2716
对比学习(Contrastive Learning)最近一年比较火，各路大神比如Hinton、Yann LeCun、Kaiming He及一流研究机构比如Facebook、Google、DeepMind，都投入其中并快速提出各种改进模型：Moco系列、SimCLR系列、BYOL、SwAV…..，各种方法相互借鉴，又各有创新，俨然一场机器学习领域的军备竞赛。对比学习属于无监督或者自监督学习，但是目前多个模型的效果已超过了有监督模型，这样的结果很令人振奋。 我想，NLP领域的Bert模型，对于这波图像领域的对
什么是contrastive learning？
paper_reader的博客
05-10 1万+
阅读更多，欢迎关注公众号：论文收割机（paper_reader） 因为排版问题，很多图片和公式无法直接显示，欢迎关注我们的公众号点击目录来阅读原文。 引言 对比学习最近特别火，为了弄懂这个方向以及需要解决的问题，所以本文将各个领域内比较重要的一些工作拿出来介绍讨论一下。对比学习（Contrastive learning）的主要是与自学习（self-supervised learning）结合起来，从而挖掘数据集本身的一些特性，来帮助模型进行无标签的学习。 计算机视觉 Si...
对比学习（Contrastive Learning）综述
weixin_40920183的博客
06-30 3848
本文转载自知乎作者 |光某人https://zhuanlan.zhihu.com/p/346686467A『引入』深度学习的成功往往依赖于海量数据的支持，其中对于数据的标记与否，可以分为监督学习和无监督学习。1. 监督学习：技术相对成熟，但是对海量的数据进行标记需要花费大量的时间和资源。2. 无监督学习：自主发现数据中潜在的结构，节省时间以及硬件资源。2.1 主要思路...
随机最大似然与对比散度：深度学习中的近似算法
本文主要探讨了在机器学习和深度学习中，如何处理具有难以求解配分函数的模型，特别是介绍了随机最大似然（Stochastic Maximum Likelihood, SML）和对比散度（Contrastive Divergence, CD）的概念。在机器学习模型中...
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