対照学習は、同じデータの異なるビュー間の類似性と相違の概念を活用して、ラベルのないデータから意味のある表現を作成する自己教師あり学習で使用される手法です。
基本コンセプト
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ポジティブとネガティブのペア
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ポジティブ ペア: これらは 同じデータ インスタンスの拡張バージョンのペアです。たとえば、同じ画像を取得し、異なる変換 (回転、トリミング、色のジッタリングなど) を適用して、同じコンテンツの異なるビューを作成します。
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ネガティブ ペア: これらは 異なるデータ インスタンスで構成されます。対照学習のコンテキストでは、異なる画像または画像の異なる拡張バージョンを取得することによって、ネガティブ ペアが作成されることがよくあります。
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目的: 対照学習の目的は、モデルが学習された特徴空間内で正のペアの表現を近づける一方で、負のペアの表現をさらに遠ざけることを促進することです。
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損失関数: InfoNCE (ノイズ対比推定) 損失や NT-Xent (正規化温度スケールクロスエントロピー) 損失などの対比損失関数が一般的に使用されます。これらの損失は、正のペアの表現間の距離が遠い場合にモデルにペナルティを与え、負のペアの表現間の距離が大きくなるように促します*。
コンポーネントの活用
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類似性の尺度
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対比学習は、コサイン類似度、ユークリッド距離、ドット積などの類似性尺度に依存して、学習された空間内の表現間の近さまたは距離を定量化します。
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増強戦略
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データ拡張は、同じデータの多様なビューを作成することにより、対照学習において重要な役割を果たし、モデルがさまざまな変換にわたって不変の特徴を学習できるようにします。
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バッチサイズ
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バッチ サイズが大きいと、各最適化ステップにより多様なサンプルが提供され、表現の学習が促進されるため、対比学習において有益なことがよくあります。
影響と応用
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コンピューター ビジョン: 対照学習は、画像分類、オブジェクト検出、セグメンテーションなどの画像ベースのタスクの表現を学習するのに非常に効果的です。
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自然言語処理: 文や文書の埋め込みを学習し、言語理解や翻訳などのタスクを改善することが期待されています。
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レコメンデーション システム: ユーザーの好みやアイテムの特徴の意味のある表現を学習することで、レコメンデーション アルゴリズムを強化できます。
有効性と課題
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有効性: 対照学習は、特にラベル付きデータが不足している、または入手に費用がかかるシナリオにおいて、印象的な結果を実証しています。
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課題: ハイパーパラメータの調整、適切な拡張戦略の選択、および計算リソースの効率的な管理は、対照学習における課題です。
実際の実装には、シャム ネットワーク、モメンタム コントラスト (MoCo)、SimCLR (視覚的表現の対比学習のための単純なフレームワーク)、またはさまざまなドメインにわたるラベルのないデータから表現を効率的に学習するためのその他のバリアントなどのカスタム アーキテクチャが含まれることがよくあります。
