Контрастне навчання — це техніка, яка використовується в самоконтрольованому навчанні для створення значущих представлень із немаркованих даних шляхом використання концепції подібності та відмінностей між різними поглядами на ті самі дані.
Фундаментальна концепція
-
Позитивні та негативні пари
-
Позитивні пари: це пари доповнених версій одного екземпляра даних. Наприклад, візьміть одне й те саме зображення та застосовуйте різні трансформації (наприклад, обертання, кадрування, коливання кольорів тощо), щоб створити різні перегляди того самого вмісту.
-
Негативні пари: вони складаються з різних екземплярів даних. У контексті порівняльного навчання негативні пари часто створюються за допомогою різних зображень або різних доповнених версій зображень.
-
Мета: мета контрастивного навчання полягає в тому, щоб спонукати модель зближувати представлення позитивних пар у просторі вивчених ознак, водночас віддаляючи представлення негативних пар.
-
Функція втрат: зазвичай використовуються функції контрастних втрат, як-от втрати InfoNCE (Noise Contrastive Estimation) або втрати NT-Xent (Normalized Temperature-scaled Cross-Entropy). Ці втрати штрафують модель, коли відстань між представленнями позитивних пар велика, і заохочують більшу відстань між представленнями негативних пар.
Використання компонентів
-
Мери подібності
-
Контрастивне навчання покладається на вимірювання подібності, як-от косинусну подібність, евклідову відстань або скалярний добуток, щоб кількісно визначити близькість або відстань між представленнями в досліджуваному просторі.
-
Стратегії збільшення
-
Доповнення даних відіграє вирішальну роль у порівняльному навчанні, створюючи різноманітні перегляди одних і тих же даних, дозволяючи моделі вивчати інваріантні функції через різні перетворення.
-
Розмір партії
-
Більші розміри пакетів часто є корисними для порівняльного навчання, оскільки вони забезпечують більш різноманітні зразки для кожного кроку оптимізації, допомагаючи краще вивчати уявлення.
Вплив і застосування
-
Комп’ютерний зір: контрастне навчання виявилося дуже ефективним у вивченні представлень для завдань на основі зображень, таких як класифікація зображень, виявлення об’єктів і сегментація.
-
Обробка природної мови: вона виявилася багатообіцяючою у вивченні речень або вбудованих документів, покращуючи такі завдання, як розуміння мови та переклад.
-
Системи рекомендацій: Вивчаючи значущі представлення уподобань користувача або характеристик предметів, можна покращити алгоритми рекомендацій.
Ефективність і виклики
-
Ефективність: порівняльне навчання продемонструвало вражаючі результати, особливо в сценаріях, де позначені дані є дефіцитними або дорогими для отримання.
-
Проблеми: налаштування гіперпараметрів, вибір відповідних стратегій розширення та ефективне керування обчислювальними ресурсами є проблемами контрастного навчання.
Практичні реалізації часто включають спеціальні архітектури, як-от сіамські мережі, Momentum Contrast (MoCo), SimCLR (Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations) або інші варіанти для ефективного вивчення представлень із немаркованих даних у різних доменах.
