Kontrastiv öyrənmə eyni verilənlərin müxtəlif baxışları arasındaoxşarlıqlar və fərqləranlayışından istifadə etməkləetiketlənməmiş verilənlərdən mənalı təsvirlər yaratmaq** üçün özünə nəzarət edilən öyrənmədə istifadə edilən texnikadır.
Fundamental Konsepsiya
-
Müsbət və Mənfi Cütlüklər
-
Müsbət Cütlər: Bunlar eyni məlumat nümunəsinin genişləndirilmiş versiyalarının cütləridir. Məsələn, eyni məzmunun müxtəlif görünüşlərini yaratmaq üçün eyni şəkli çəkmək və müxtəlif transformasiyaları tətbiq etmək (fırlanmalar, məhsullar, rəng titrəməsi və s.)
-
Mənfi Cütlüklər: Bunlar müxtəlif məlumat nümunələrindən ibarətdir. Kontrastlı öyrənmə kontekstində mənfi cütlər çox vaxt müxtəlif şəkillər və ya şəkillərin müxtəlif artırılmış versiyaları götürülməklə yaradılır.
-
Məqsəd: Təzadlı öyrənmənin məqsədi modeli mənfi cütlərin təsvirlərini bir-birindən uzaqlaşdırarkən öyrənilən xüsusiyyət məkanında müsbət cütlərin təsvirlərini bir-birinə yaxınlaşdırmağa təşviq etməkdir.
-
İtki funksiyası: InfoNCE (Səs-küyün Kontrastiv Təxmini) itkisi və ya NT-Xent (Normallaşdırılmış Temperatur-miqyaslı Çarpaz Entropiya) itkisi kimi təzadlı itki funksiyaları adətən istifadə olunur. Bu itkilər müsbət cütlərin təsvirləri arasındakı məsafə uzaq olduqda modeli cəzalandırır və mənfi cütlərin təsvirləri arasında daha böyük məsafəni təşviq edir.
Komponentlərdən istifadə
-
Oxşarlıq ölçüləri
-
Təzadlı öyrənmə öyrənilən məkanda təsvirlər arasındakı yaxınlığı və ya məsafəni kəmiyyətcə müəyyən etmək üçün kosinus oxşarlığı, Evklid məsafəsi və ya nöqtə məhsulu kimi oxşarlıq ölçülərinə əsaslanır.
-
Böyükləşdirmə Strategiyaları
-
Verilənlərin artırılması modelə müxtəlif transformasiyalarda invariant xüsusiyyətləri öyrənməyə imkan verən eyni verilənlərin müxtəlif görünüşlərini yaratmaqla təzadlı öyrənmədə mühüm rol oynayır.
-
Paket Ölçüsü
-
Daha böyük partiya ölçüləri tez-tez təzadlı öyrənmədə faydalıdır, çünki onlar hər bir optimallaşdırma addımı üçün daha müxtəlif nümunələr təqdim edir və təsvirlərin daha yaxşı öyrənilməsinə kömək edir.
Təsir və Tətbiqlər
-
Kompüter Baxışı: Təzadlı öyrənmə təsvirin təsnifatı, obyektin aşkarlanması və seqmentasiya kimi təsvirə əsaslanan tapşırıqlar üçün təsvirlərin öyrənilməsində yüksək effektiv olmuşdur.
-
Təbii Dil Emalı: O, cümlə və ya sənəd daxiletmələrini öyrənməkdə, dilin anlaşılması və tərcümə kimi tapşırıqların təkmilləşdirilməsində vəd göstərmişdir.
-
Tövsiyə Sistemləri: İstifadəçi seçimlərinin və ya element xüsusiyyətlərinin mənalı təsvirlərini öyrənməklə o, tövsiyə alqoritmlərini təkmilləşdirə bilər.
Effektivlik və Çətinliklər
-
Effektivlik: Təzadlı öyrənmə, xüsusilə etiketli məlumatların az və ya bahalı əldə olunduğu ssenarilərdə təsirli nəticələr nümayiş etdirdi.
-
Çətinliklər: Hiperparametrləri sazlamaq, uyğun artırma strategiyalarını seçmək və hesablama resurslarını səmərəli şəkildə idarə etmək təzadlı öyrənmədə çətinliklərdir.
Praktik tətbiqlərə tez-tez Siam şəbəkələri, Momentum Kontrast (MoCo), SimCLR (Vizual Nümayəndəliklərin Kontrastiv Öyrənilməsi üçün Sadə Çərçivə) və ya müxtəlif domenlərdə etiketlənməmiş məlumatlardan təmsilləri effektiv şəkildə öyrənmək üçün digər variantlar kimi xüsusi arxitekturalar daxildir.
