Kontrastinis mokymasis – tai metodika, naudojama savarankiškai prižiūrimam mokymuisi, siekiant kurti prasmingus vaizdus iš nepažymėtų duomenų, panaudojant panašumus ir skirtumus tarp skirtingų tų pačių duomenų vaizdų sampratą.
Pagrindinė koncepcija
- Teigiamos ir neigiamos poros
– Teigiamos poros: tai to paties duomenų egzemplioriaus papildytų versijų poros. Pavyzdžiui, fotografuojant tą patį vaizdą ir taikant skirtingas transformacijas (pvz., pasukimus, apkarpymą, spalvų virpėjimą ir kt.), kad būtų sukurti skirtingi to paties turinio vaizdai.
– Neigiamos poros: jas sudaro skirtingi duomenų pavyzdžiai. Kontrastingo mokymosi kontekste neigiamos poros dažnai sukuriamos darant skirtingus vaizdus arba skirtingas papildytas vaizdų versijas.
-
Tikslas: kontrastinio mokymosi tikslas yra paskatinti modelį suartinti teigiamų porų reprezentacijas išmoktų bruožų erdvėje, o neigiamų porų reprezentacijas nustumti toliau.
-
Praradimo funkcija: dažnai naudojamos kontrastinio praradimo funkcijos, pvz., InfoNCE (triukšmo kontrastinio įvertinimo) praradimas arba NT-Xent (normalizuotas temperatūros skalės kryžminės entropijos) praradimas. Šie nuostoliai nukenčia modelį, kai atstumas tarp teigiamų porų atvaizdų yra didelis, ir skatina didesnį atstumą tarp neigiamų porų atvaizdų.
Sverto naudojimo komponentai
– Panašumo priemonės
-
Kontrastinis mokymasis remiasi panašumo matais, tokiais kaip kosinuso panašumas, euklidinis atstumas arba taško sandauga, siekiant kiekybiškai įvertinti vaizdų artumą arba atstumą išmoktoje erdvėje.
-
Padidinimo strategijos
-
Duomenų papildymas vaidina lemiamą vaidmenį kontrastiniame mokyme, nes sukuria skirtingus tų pačių duomenų rodinius, leidžiančius modeliui išmokti kintamų funkcijų įvairiose transformacijose.
-
Partijos dydis
-
Didesni paketų dydžiai dažnai yra naudingi atliekant kontrastingą mokymąsi, nes kiekvienam optimizavimo žingsniui pateikiami įvairesni pavyzdžiai, padedantys geriau išmokti reprezentacijas.
Poveikis ir programos
-
Kompiuterinis matymas: kontrastinis mokymasis buvo labai efektyvus mokantis pateikti vaizdu pagrįstų užduočių, tokių kaip vaizdų klasifikavimas, objektų aptikimas ir segmentavimas.
-
Natūralios kalbos apdorojimas: jis pasirodė esąs daug žadantis mokantis sakinių ar dokumentų įterpimo, tobulinant užduotis, pvz., kalbos supratimą ir vertimą.
– Rekomendacijų sistemos: mokantis prasmingų vartotojo nuostatų ar elementų funkcijų pateikimo, jis gali pagerinti rekomendacijų algoritmus.
Efektyvumas ir iššūkiai
-
Efektyvumas: kontrastinis mokymasis parodė įspūdingus rezultatus, ypač tais atvejais, kai pažymėtų duomenų yra mažai arba juos gauti brangu.
-
Iššūkiai: hiperparametrų derinimas, tinkamų didinimo strategijų parinkimas ir efektyvus skaičiavimo išteklių valdymas yra kontrastinio mokymosi iššūkiai.
Praktinis įgyvendinimas dažnai apima pasirinktines architektūras, pvz., Siamo tinklus, Momentum Contrast (MoCo), SimCLR (paprastą kontrastingo vizualinių vaizdų mokymosi sistemą) arba kitus variantus, kad būtų galima efektyviai išmokti reprezentacijas iš nepažymėtų duomenų įvairiose srityse.
