【对比学习】Pytorch对比损失的实现及应用

最新推荐文章于 2025-09-05 11:56:15 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-05 11:56:15 发布 · 2.2k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#学习 #深度学习 #人工智能

对比损失是深度学习中的一种技术，主要目标是在多模态数据上操作，通过优化提升相同样本对之间的相似度，同时减少不同样本对的相似度。这种技术在PyTorch等框架中有实现，对于对比学习尤其关键，因为它影响着模型的区分能力。
部署运行你感兴趣的模型镜像

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

对比学习 (Contrastive Learning) 算法详解与PyTorch实现
qq_42568323的博客
01-09 1870
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。
PyTorch 深度学习实战（28）：对比学习（Contrastive Learning）与自监督表示学习
m0_60414444的博客
03-29 2080
本文实现了基于对比学习的自监督表征学习框架，通过 InfoNCE 损失在 CIFAR-10 数据集上学习到具有判别性的特征表示。实验表明，仅使用线性分类器即可达到 82% 以上的验证准确率，证明了对比学习的有效性。在下一篇文章中，我们将深入计算机视觉的核心任务之一——《目标检测与 YOLO 实战》，探讨如何利用深度学习实现高效的目标检测系统。
对比学习（Contrastive Learning）中的损失函数
热门推荐
YYyyy
02-16 5万+
文章目录写在前面一、Info Noise-contrastive estimation(Info NCE)1.1 描述1.2 实现二、HCL2.1 描述2.2 实现三、文字解释四、代码解释4.1 Info NCE4.2 HCL 写在前面   最近在基于对比学习做实验，github有许多实现，虽然直接套用即可，但是细看之下，损失函数部分甚是疑惑，故学习并记录于此。关于对比学习的内容网络上已经有很多内容了，因此不再赘述。本文重在对InfoNCE的两种实现方式的记录。 一、Info Noise-contrasti
PyTorch实施“监督式对比学习”（顺带SimCLR）-Python开发
05-25
SupContrast：有监督的对比学习本文档以CIFAR为例说明了PyTorch中以下论文的参考实现：（1）有监督的对比学习。 论文（2）一个简单的Fr SupContrast：有监督的对比学习本文档以CIFAR为例说明了PyTorch中以下论文的参考实现：（1）有监督的对比学习。 论文（2）视觉表示对比学习的简单框架。 纸张损失功能loss.py中的损失函数SupConLoss以要素（L2标准化）和标签为输入，并返回损失。 如果标签为None或未传递给它，则它会退化为SimCLR。 用法
对比学习：PyTorch表示学习技术
最新发布
gitblog_00672的博客
09-05 696
在传统的监督学习中，我们需要大量标注数据来训练模型。然而，现实世界中大多数数据都是未标注的。你还在为标注数据而烦恼吗？对比学习（Contrastive Learning）作为一种自监督学习（Self-Supervised Learning）方法，能够从未标注数据中学习有意义的表示，彻底改变了表示学习的游戏规则。 通过本文，你将掌握： - 对比学习的核心原理和数学基础 - 主流对比学习算法的PyT...
PyContrast:PyTorch实施对比学习方法；很棒的学习论文清单
03-18
PyContrast 此repo列出了最新的对比学习论文，并包括其中许多代码。 论文清单 找到很棒的对比学习。 PyTorch代码 有关SoTA方法的参考实现（例如InstDis，CMC，MoCo等），请参见 。 预训练模型 提供了一组ImageNet无监督的预训练模型。在找到它们。 物体检测 在PASCAL VOC和COCO上，无监督的预训练模型优于监督的预训练模型。查找。
对比损失的PyTorch实现详解
weixin_44966641的博客
09-19 2万+
对比损失的PyTorch实现详解 本文以SiT代码中对比损失的实现为例作介绍。 对比损失简介 作为一种经典的自监督损失，对比损失就是对一张原图像做不同的图像扩增方法，得到来自同一原图的两张输入图像，由于图像扩增不会改变图像本身的语义，因此，认为这两张来自同一原图的输入图像的特征表示应该越相似越好（通常用余弦相似度来进行距离测度），而来自不同原图像的输入图像应该越远离越好。来自同一原图的输入图像可做正样本，同一个batch内的不同输入图像可用作负样本。如下图所示（粗箭头向上表示相似度越高越好，向下表示越低越好
Pytorch实现有监督对比学习损失函数
wf19971210的博客
05-12 2万+
Pytorch实现有监督对比学习损失函数关于对比损失Pytorch实现有监督对比损失END 关于对比损失 无监督对比损失，通常视数据增强后的图像与原图像互为正例。而对于有监督对比损失来说，可以将同一batch中标签相同的视为正例，与它不同标签的视为负例。对比学习能够使得同类更近，不同类更远，这对处理噪声数据应该是有效的。对比损失公式自行查找。 Pytorch实现有监督对比损失 话不多说，直接看代码。为了更好的说明有监督对比损失的整个实现过程，以下代码没有经过系统整理，从一个例子，一步一步地计算出损失。若是理
对比学习-基于Pytorch实现的对比学习算法-附项目源码-优质项目实战.zip
05-29
本项目基于Pytorch框架实现了对比学习算法，并提供了完整的项目源码，对于理解对比学习的原理和应用具有很高的实践价值。 首先，我们需要了解对比学习的基本思想。在无标签数据集上，对比学习的目标是学习一个嵌入...
基于pytorch实现的对比学习算法的python源码.zip
09-27
2. 设计对比损失函数（如InfoNCE loss），在损失函数中会定义相似样本对和不相似样本对，损失函数的目标是尽量增大相似样本对之间的距离，减小不相似样本对之间的距离。 3. 准备数据集，包括正样本对（相似样本）和...
SimCLR对比学习实现及应用
09-30
文件主要介绍了如何使用...文件还包括训练过程的代码，通过对比损失来优化编码器模型，旨在学习到对相似图像特征的相似表征。训练结束后，文件中有验证模型性能的方法，并且包含了一些用于可视化的代码，以帮助理解模型
pytorch-discriminative-loss:通过pytorch进行区分性损失的实例分割的实现
05-28
火炬鉴别损失 该存储库通过pytorch实施的。 预训练模型 从下载模型并将其保存在模型/中 环境环境 Ubuntu16.04 python3.6.4 火炬：0.3.1 opencv的：3.3.1 参考
对比损失的PyTorch的理解2
xiashaoyan1的专栏
11-16 1928
对比学习loss理解
对比PyTorch和TensorFlow的自动差异和动态子类化模型
deephub
10-15 3161
使用自定义模型类从头开始训练线性回归，比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法， 这篇简短的文章重点介绍如何在PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x中分别使用带有模块/模型API的动态子类化模型，以及这些框架在训练循环中如何使用AutoDiff获得损失的梯度并从头开始实现 一个非常幼稚的渐变后代实现。 生成噪声的线性数据 为了专注于自动差异/自动渐变功能的核心，我们将使用最简单的模型，即线性回归模型，然后我们将首先使用numpy生成一些线性数
【Pytorch学习：对比与总结】
qq_43306960的博客
02-22 2562
前言 本博客主要作为个人学习使用，记录Pytorch与计算机视觉学习过程当中遇到的一些有用的代码技巧，以及一些函数的效果对比，方便查阅与交流，有关的问题欢迎大家在评论区进行讨论，也欢迎大家补充自己觉得好用的代码技巧。
Contrastive loss（NT-Xent loss）对比学习损失、代码实现
Drug discovery
09-16 3260
SimCLR使用的是这个损失，很多的对比学习使用的也是这个损失。
PyTorch 学习笔记（六）：PyTorch的十八个损失函数
qq_15821487的博客
08-28 927
本文截取自《PyTorch 模型训练实用教程》，获取全文pdf请点击：tensor-yu/PyTorch_Tutorial​github.com/tensor-yu/PyTorch_Tutorial版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！我们所说的优化，即优化网络权值使得损失函数值变小。但是，损失函数值变小是否能代表模型的分类/回归精度变高呢？那么多种损失函数，应该如何选择呢？请来了解PyTorch中给出的十七种损失函数吧。1.L1loss2.MSELoss3.CrossEntropyLoss4.
pytroch、tensorflow对比学习—专栏介绍
qq_58832911的博客
07-23 1274
在使用相同的处理功能模块上，对比学习pytorch和tensorflow两者的API接口，和语法。 同时拥有pytroch、tensorflow，美滋滋。
pytorch的损失函数总结
qq_26108393的博客
01-12 1895
最近在学习DL相关的一些论文，想要用pytorch复现一些算法，发现pytorch中内置了许多损失函数。虽说这些东西都可以自己实现，但是本着尽量避免造轮子的原则，还是希望能够在可以调用现有的接口时直接调用他们。 在试图使用时发现，这里面存在一些不大不小的坑。因此，在这里对pytorch中的这些损失函数做个总结，方便自己和他人学习和使用。 （我用的是python 3.6.8， pytorch版本号为1.1.0） 预计会总结以下内容，在工作中需要用到或者业余看论文和coding时遇到相关的东西时慢慢.
Pytorch对比学习算法实现与实战项目源码
本资源是一个以Pytorch为框架实现的对比学习算法项目，项目中包含了完整的源码，是一个优质项目实战案例，适合希望深入了解和实践对比学习方法的研究者和开发者学习参考。 Pytorch是一个开源的机器学习库，以其动态...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值