Kontrastivní učení je technika používaná při učení s vlastním dohledem k vytvoření smysluplných reprezentací z neoznačených dat využitím konceptu podobností a rozdílů mezi různými pohledy na stejná data.
Základní koncept
-
Pozitivní a negativní páry
-
Pozitivní páry: Jedná se o páry rozšířených verzí stejné datové instance. Například pořízení stejného obrázku a použití různých transformací (jako je otočení, oříznutí, chvění barev atd.) za účelem vytvoření různých pohledů na stejný obsah.
-
Negativní páry: Tyto páry se skládají z různých datových instancí. V kontextu kontrastního učení jsou negativní páry často vytvářeny pořizováním různých obrázků nebo různých rozšířených verzí obrázků.
-
Cíl: Cílem kontrastivního učení je povzbudit model, aby přiblížil reprezentace pozitivních párů k sobě v prostoru naučených rysů a zároveň posunul reprezentace negativních párů dále od sebe.
-
Funkce ztráty: Běžně se používají funkce kontrastní ztráty, jako je ztráta InfoNCE (Noise Contrastive Estimation) nebo ztráta NT-Xent (Normalized Temperature-scaled Cross-Entropy). Tyto ztráty penalizují model, když je vzdálenost mezi reprezentacemi kladných párů velká, a podporují větší vzdálenost mezi reprezentacemi záporných párů.
Využití komponent
-
Míra podobnosti
-
Kontrastivní učení se spoléhá na měřítka podobnosti, jako je kosinusová podobnost, euklidovská vzdálenost nebo bodový součin, aby se kvantifikovala blízkost nebo vzdálenost mezi reprezentacemi v naučeném prostoru.
-
Strategie augmentace
-
Rozšiřování dat hraje klíčovou roli v kontrastivním učení tím, že vytváří různé pohledy na stejná data, což umožňuje modelu učit se invariantní funkce napříč různými transformacemi.
-
Objem várky
-
Větší velikosti dávek jsou často prospěšné při kontrastním učení, protože poskytují rozmanitější vzorky pro každý krok optimalizace, což napomáhá lepšímu učení reprezentací.
Dopad a aplikace
-
Počítačové vidění: Kontrastivní učení bylo vysoce efektivní při učení reprezentací pro úlohy založené na obrázcích, jako je klasifikace obrázků, detekce objektů a segmentace.
-
Zpracování přirozeného jazyka: Prokázalo se slibné při učení vkládání vět nebo dokumentů, zlepšuje úkoly, jako je porozumění jazyku a překlad.
-
Systémy doporučení: Naučením se smysluplných reprezentací uživatelských preferencí nebo funkcí položek může zlepšit algoritmy doporučení.
Efektivita a výzvy
-
Efektivita: Kontrastivní učení prokázalo působivé výsledky, zejména ve scénářích, kde je získání označených dat vzácné nebo drahé.
-
Výzvy: Vyladění hyperparametrů, výběr vhodných strategií rozšiřování a efektivní správa výpočetních zdrojů jsou výzvy v kontrastivním učení.
Praktické implementace často zahrnují zakázkové architektury, jako jsou siamské sítě, Momentum Contrast (MoCo), SimCLR (Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations) nebo jiné varianty pro efektivní učení reprezentací z neoznačených dat napříč různými doménami.
