Kontrastīvā mācīšanās ir paņēmiens, ko izmanto pašpārraudzītā apmācībā, lai veidotu jēgpilnus attēlus no nemarķētiem datiem, izmantojot jēdzienu līdzības un atšķirības starp dažādiem vienu un to pašu datu skatījumiem.
Pamatkoncepcija
-
Pozitīvie un negatīvie pāri
-
Pozitīvie pāri: tie ir viena un tā paša datu instances paplašināto versiju pāri. Piemēram, uzņemot vienu un to pašu attēlu un izmantojot dažādas transformācijas (piemēram, rotācijas, apgriešana, krāsu satricinājumi utt.), lai izveidotu dažādus viena un tā paša satura skatus.
-
Negatīvie pāri: tie sastāv no dažādiem datu gadījumiem. Kontrastīvās mācīšanās kontekstā negatīvie pāri bieži tiek izveidoti, uzņemot dažādus attēlus vai dažādas attēlu papildinātās versijas.
-
Mērķis: kontrastīvās mācīšanās mērķis ir mudināt modeli tuvināt pozitīvo pāru attēlojumus apgūto pazīmju telpā, vienlaikus virzot negatīvo pāru attēlojumus tālāk viens no otra.
-
Zudumu funkcija: parasti tiek izmantotas kontrasta zuduma funkcijas, piemēram, InfoNCE (trokšņa kontrastējošās novērtēšanas) zudums vai NT-Xent (normalizētās temperatūras mērogošanas krustentropijas) zudums. Šie zaudējumi soda modeli, ja attālums starp pozitīvo pāru attēlojumiem ir liels, un veicina lielāku attālumu starp negatīvo pāru attēlojumiem.
Piesaistes komponenti
-
Līdzības pasākumi
-
Kontrastīvā mācīšanās balstās uz līdzības mēriem, piemēram, kosinusa līdzību, Eiklīda attālumu vai punktu reizinājumu, lai kvantitatīvi noteiktu tuvumu vai attālumu starp attēlojumiem apgūtajā telpā.
-
Palielināšanas stratēģijas
-
Datu papildināšanai ir izšķiroša nozīme kontrastējošā mācīšanās procesā, radot dažādus vienu un to pašu datu skatus, ļaujot modelim apgūt nemainīgas funkcijas dažādās transformācijās.
-
Partijas lielums
-
Lielāki partiju izmēri bieži vien ir izdevīgi kontrastējošās mācīšanās procesā, jo tie nodrošina daudzveidīgākus paraugus katram optimizācijas posmam, palīdzot labāk apgūt attēlojumus.
Ietekme un lietojumprogrammas
-
Computer Vision: Kontrastīvā mācīšanās ir bijusi ļoti efektīva, apgūstot attēlojumus uz attēliem balstītiem uzdevumiem, piemēram, attēlu klasifikācijai, objektu noteikšanai un segmentēšanai.
-
Dabiskās valodas apstrāde: tā ir izrādījusies daudzsološa, apgūstot teikumu vai dokumentu iegulšanu, uzlabojot tādus uzdevumus kā valodas izpratne un tulkošana.
- Ieteikumu sistēmas: apgūstot jēgpilnus lietotāja preferenču vai vienumu funkciju attēlojumus, tas var uzlabot ieteikumu algoritmus.
Efektivitāte un izaicinājumi
-
Efektivitāte: kontrastējošā mācīšanās ir uzrādījusi iespaidīgus rezultātus, īpaši gadījumos, kad marķētu datu ir maz vai to iegūšana ir dārga.
-
Izaicinājumi: kontrastējošās mācīšanās izaicinājumi ir hiperparametru regulēšana, atbilstošu palielināšanas stratēģiju izvēle un efektīva skaitļošanas resursu pārvaldība.
Praktiskā ieviešana bieži ietver pielāgotas arhitektūras, piemēram, Siāmas tīklus, Momentum Contrast (MoCo), SimCLR (vienkāršs ietvars vizuālo attēlojumu kontrastējošai apguvei) vai citus variantus, lai efektīvi apgūtu attēlojumus no nemarķētiem datiem dažādos domēnos.
