Контрастное обучение – это метод, используемый при самостоятельном обучении для создания осмысленных представлений на основе немаркированных данных путем использования концепции сходств и различий между различными представлениями одних и тех же данных.
Фундаментальная концепция
- Положительные и отрицательные пары
– Позитивные пары: это пары дополненных версий одного и того же экземпляра данных. Например, можно взять одно и то же изображение и применить различные преобразования (например, поворот, обрезку, дрожание цвета и т. д.) для создания разных представлений одного и того же контента.
– Отрицательные пары: они состоят из разных экземпляров данных. В контексте контрастного обучения негативные пары часто создаются путем использования разных изображений или разных дополненных версий изображений.
-
Цель: цель контрастного обучения — побудить модель сближать представления положительных пар в пространстве изученных признаков, одновременно раздвигая представления отрицательных пар дальше друг от друга.
-
Функция потерь: обычно используются функции контрастных потерь, такие как потери InfoNCE (оценка контрастности шума) или потери NT-Xent (нормализованная перекрестная энтропия с температурной шкалой). Эти потери наказывают модель, когда расстояние между представлениями положительных пар велико, и способствуют увеличению расстояния между представлениями отрицательных пар.
Использование компонентов
-
Меры сходства
-
Контрастное обучение опирается на такие меры сходства, как косинусное сходство, евклидово расстояние или скалярное произведение, для количественной оценки близости или расстояния между представлениями в изученном пространстве.
-
Стратегии улучшения
-
Увеличение данных играет решающую роль в контрастном обучении, создавая разнообразные представления одних и тех же данных, позволяя модели изучать инвариантные функции при различных преобразованиях.
-
Размер партии
-
Большие размеры пакетов часто полезны при контрастном обучении, поскольку они предоставляют более разнообразные выборки для каждого шага оптимизации, помогая лучше изучить представления.
Влияние и приложения
-
Компьютерное зрение. Контрастное обучение оказалось очень эффективным при изучении представлений для задач, связанных с изображениями, таких как классификация изображений, обнаружение объектов и сегментация.
-
Обработка естественного языка: он показал многообещающую эффективность в изучении вложений предложений или документов, улучшении таких задач, как понимание языка и перевод.
-
Системы рекомендаций: изучая значимые представления пользовательских предпочтений или характеристик товаров, можно улучшить алгоритмы рекомендаций.
Эффективность и проблемы
-
Эффективность. Сравнительное обучение продемонстрировало впечатляющие результаты, особенно в сценариях, где размеченных данных недостаточно или их получение дорого.
-
Проблемы: настройка гиперпараметров, выбор подходящих стратегий расширения и эффективное управление вычислительными ресурсами — это проблемы в контрастном обучении.
Практические реализации часто включают в себя специальные архитектуры, такие как сиамские сети, Momentum Contrast (MoCo), SimCLR (простая платформа для контрастного обучения визуальных представлений) или другие варианты для эффективного изучения представлений на основе неразмеченных данных в различных областях.
