Karşılaştırmalı öğrenme, aynı verinin farklı görünümleri arasındaki benzerlikler ve farklılıklar kavramından yararlanarak etiketlenmemiş verilerden anlamlı temsiller oluşturmak için kendi kendini denetleyen öğrenmede kullanılan bir tekniktir.
Temel Kavram
-
Pozitif ve Negatif Çiftler
-
Pozitif Çiftler: Bunlar aynı veri örneğinin genişletilmiş versiyonlarının çiftleridir. Örneğin, aynı içeriğin farklı görünümlerini oluşturmak için aynı görseli alıp farklı dönüşümler (döndürme, kırpma, renk değişimi vb.) uygulamak.
-
Negatif Çiftler: Bunlar farklı veri örneklerinden oluşur. Karşılaştırmalı öğrenme bağlamında negatif çiftler genellikle farklı görseller veya görsellerin farklı artırılmış versiyonları alınarak oluşturulur.
-
Amaç: Karşılaştırmalı öğrenmenin amacı, modelin, öğrenilen özellik alanında pozitif çiftlerin temsillerini birbirine yaklaştırmasını, negatif çiftlerin temsillerini ise birbirinden uzaklaştırmasını teşvik etmektir.
-
Kayıp Fonksiyonu: InfoNCE (Gürültü Karşılaştırmalı Tahmini) kaybı veya NT-Xent (Normalleştirilmiş Sıcaklık Ölçekli Çapraz Entropi) kaybı gibi karşılaştırmalı kayıp fonksiyonları yaygın olarak kullanılır. Bu kayıplar pozitif çiftlerin temsilleri arasındaki mesafe uzak olduğunda modeli cezalandırır ve negatif çiftlerin temsilleri arasında daha büyük bir mesafeyi teşvik eder.
Bileşenlerden Yararlanma
-
Benzerlik Önlemleri
-
Karşılaştırmalı öğrenme, öğrenilen uzaydaki temsiller arasındaki yakınlığı veya mesafeyi ölçmek için kosinüs benzerliği, Öklid mesafesi veya nokta çarpımı gibi benzerlik ölçümlerine dayanır.
-
Güçlendirme Stratejileri
-
Veri artırma, aynı verinin farklı görünümlerini oluşturarak karşılaştırmalı öğrenmede önemli bir rol oynar ve modelin farklı dönüşümler boyunca değişmez özellikleri öğrenmesine olanak tanır.
-
Parti Boyutu
-
Daha büyük parti boyutları, her optimizasyon adımı için daha çeşitli örnekler sunarak temsillerin daha iyi öğrenilmesine yardımcı olduğundan karşılaştırmalı öğrenmede genellikle faydalıdır.
Etki ve Uygulamalar
-
Bilgisayarlı Görme: Karşılaştırmalı öğrenme, görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve segmentasyon gibi görüntü tabanlı görevlere yönelik temsillerin öğrenilmesinde oldukça etkili olmuştur.
-
Doğal Dil İşleme: Cümle veya belge yerleştirmelerin öğrenilmesinde, dil anlama ve çeviri gibi görevlerin iyileştirilmesinde ümit verici olmuştur.
-
Öneri Sistemleri: Kullanıcı tercihlerinin veya öğe özelliklerinin anlamlı temsillerini öğrenerek öneri algoritmalarını geliştirebilir.
Etkililik ve Zorluklar
-
Etkililik: Karşılaştırmalı öğrenme, özellikle etiketli verilerin elde edilmesinin az veya pahalı olduğu senaryolarda etkileyici sonuçlar göstermiştir.
-
Zorluklar: Hiperparametrelerin ayarlanması, uygun güçlendirme stratejilerinin seçilmesi ve hesaplama kaynaklarının verimli bir şekilde yönetilmesi, karşılaştırmalı öğrenmedeki zorluklardır.
Pratik uygulamalar genellikle Siyam ağları, Momentum Contrast (MoCo), SimCLR (Görsel Temsillerin Karşılaştırmalı Öğrenimi için Basit Çerçeve) veya çeşitli alanlardaki etiketlenmemiş verilerden temsilleri etkili bir şekilde öğrenmek için diğer değişkenler gibi özel mimarileri içerir.
