Кантрастыўнае навучанне - гэта метад, які выкарыстоўваецца ў самакантрольным навучанні для стварэння значных уяўленняў з немаркіраваных даных шляхам выкарыстання канцэпцыі падабенства і адрозненні паміж рознымі відамі адных і тых жа даных.
Фундаментальная канцэпцыя
-
Станоўчыя і адмоўныя пары
-
Пазітыўныя пары: гэта пары дапоўненых версій аднаго і таго ж асобніка дадзеных. Напрыклад, робячы адну і тую ж выяву і прымяняючы розныя пераўтварэнні (напрыклад, павароты, абрэзкі, ваганне колеру і г.д.), каб стварыць розныя прагляды аднаго і таго ж змесціва.
-
Адмоўныя пары: яны складаюцца з розных асобнікаў даных. У кантэксце кантраснага навучання адмоўныя пары часта ствараюцца з дапамогай розных малюнкаў або розных дапоўненых версій малюнкаў.
-
Мэта: Мэта кантраснага навучання заключаецца ў тым, каб заахвоціць мадэль зблізіць уяўленні станоўчых пар у прасторы вывучаных прыкмет, адначасова аддаляючы ўяўленні адмоўных пар.
-
Функцыя страт: звычайна выкарыстоўваюцца кантрасныя функцыі страт, такія як страты InfoNCE (супрацьпастаўная ацэнка шуму) або страты NT-Xent (нармалізаваная тэмпературна-шкаляваная перакрыжаваная энтрапія). Гэтыя страты караюць мадэль, калі адлегласць паміж прадстаўленнямі станоўчых пар вялікая, і спрыяюць большай адлегласці паміж прадстаўленнямі адмоўных пар.
Кампаненты выкарыстання
-
Меры падабенства
-
Кантрастыўнае навучанне абапіраецца на меры падабенства, такія як косінуснае падабенства, эўклідава адлегласць або скаларны здабытак, каб колькасна вызначыць блізкасць або адлегласць паміж уяўленнямі ў вывучаемай прасторы.
-
Стратэгіі павелічэння
-
Пашырэнне даных гуляе важную ролю ў кантрасным навучанні, ствараючы разнастайныя прагляды адных і тых жа даных, што дазваляе мадэлі вывучаць інварыянтныя функцыі пры розных пераўтварэннях.
-
Памер партыі
-
Вялікія памеры пакетаў часта карысныя для кантраснага навучання, паколькі яны забяспечваюць больш разнастайныя ўзоры для кожнага кроку аптымізацыі, дапамагаючы лепш засвойваць уяўленні.
Уздзеянне і прымяненне
-
Камп'ютарны зрок: кантраснае навучанне было вельмі эфектыўным пры вывучэнні прадстаўленняў для задач, заснаваных на выявах, такіх як класіфікацыя выявы, выяўленне аб'ектаў і сегментацыя.
-
Апрацоўка натуральнай мовы: яна паказала перспектыўнасць у вывучэнні прапаноў або ўбудавання дакументаў, паляпшэнні такіх задач, як разуменне мовы і пераклад.
-
Сістэмы рэкамендацый: вывучаючы змястоўныя прадстаўленні карыстальніцкіх пераваг або функцый прадметаў, гэта можа палепшыць алгарытмы рэкамендацый.
Эфектыўнасць і праблемы
-
Эфектыўнасць: кантрастыўнае навучанне дало ўражлівыя вынікі, асабліва ў тых выпадках, калі пазначаных дадзеных мала або іх атрымаць дорага.
-
Праблемы: Настройка гіперпараметраў, выбар адпаведных стратэгій павелічэння і эфектыўнае кіраванне вылічальнымі рэсурсамі з'яўляюцца праблемамі ў кантрасным навучанні.
Практычныя рэалізацыі часта ўключаюць карыстальніцкія архітэктуры, такія як сіямскія сеткі, Momentum Contrast (MoCo), SimCLR (Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations) або іншыя варыянты для эфектыўнага вывучэння прадстаўленняў з немаркіраваных даных у розных даменах.
