多类别对比学习

发布时间:2022-04-22 20:45

CVPR2022CrossPoint:3D点云理解的自监督跨模态对比学习

多模态场景已经应用于各类 2D 视觉任务中,例如目标检测、小样本图像分类和视觉问答。受多模态学习进展的启发,我们提出了CrossPoint,这是一种用于3D点云理解的简单而有效的跨模态对比学习方法。

发布时间:2022-11-30 18:35

对比学习中的4种经典训练模式

想让对比学习效果好,一个核心点是扩大对比样本(负样本)的数量,即每次更新梯度时,query见到的不匹配key的数量。负样本数量越多,越接近对比学习的实际目标,即query和所有不匹配的key都距离远。

发布时间:2021-04-23 00:00

对比学习有多火?文本聚类都被刷爆了…

本文发现,利用对比学习的特性,即拉近同源句子、拉远不同源句子,可以解决短文本聚类问题中一个令人头疼的问题——如果学习过程开始时,不同类别在表示空间中就彼此重叠,那么不管怎么学习都很难将各个类别区分开。

发布时间:2022-05-09 17:54

有监督对比学习在分类任务中的应用SupervisedContrastive

在多分类任务(使用交叉熵损失)中: ①交叉熵损失导致泛化性能较差。 ②对有噪声的标签或对抗样本缺乏鲁棒性。 使用了监督对比学习的思路,额外添加了一个loss,目的是使同一类样本尽可能离得近,不同类样本尽可能离得远。

发布时间:2022-07-13 14:32

一文搞懂对比学习(ContrastiveLearning)简书

类似于LDA(Linear Discriminant Analysis),对比学习是一种度量学习,度量学习的目标就是让同类别的距离尽可能近,不同类别的距离尽可能远。LDA、SVM是监督学习,现在更多的研究重点是通过自监督方式构建同源数据作为正样例来做大规模的预训练

发布时间:2022-02-20 09:47

自监督学习新范式CAE:为什么MIM比对比学习更适合下游任务?澎湃号

3.4 典型的对比学习为什么在下游任务只能取得跟监督预训练差不多的结果? 在对比学习中,随机剪裁(random crop)是一个非常重要的数据增强策略。典型的 对比学习(比如 MoCo v3)希望最大化来自同一图像的 2 个不同剪裁之间的全局语义相似度

发布时间:2023-01-05 00:00

基于联合学习的少样本多类别情感分类方法

摘要对于多类别的细粒度情感分类任务, 目前主流的少样本学习方法不能取得较好的性能。针对这一问题, 提出一种基于联合学习的少样本多类别情感分类方法。采用基于替换词检测任务的少样本学习方式, 将回归和分类的替换词检测模板以及标签描述

发布时间:2021-12-03 01:29

AAAI2021基于图Transformer的多行为推荐算法神经网络aaai网易

我们认为,在对用户-商品及商品-商品多重异构关系进行学习时,需要考虑单个异构关系进行图信息传播,从而更好地捕捉多行为和商品间多类别关系。 3.动态关系学习。与用户-商品交互记录相关的时间戳信息蕴含了独特的信息,既可以从中解读出发生

发布时间:2022-06-16 12:44

CVPR2022丨特斯联AI提出:用于视觉任务中无监督域自适应的类别对比

这使得(目标查询和类别级的字典间的)类别对比学习可以学习具有类别判别力且域不变的表征:同类别的样本(无论是来自于源域或者目标域)会被拉近而不同类别的样本被同时推远。在多种视觉任务(例如分割、分类和检测)中进行的大量实验显示

发布时间:2022-03-31 10:20

对比学习之经典模型是小叶呀博客园

对比学习之经典模型 对比学*的一个关键思想: 如何构建对比的数据对,更细致的如何构建正样本和负样本,更好的正样本和负样本能够帮助模型更好的理解数据。 一、CIEAR 预训练模型主要解决的是token级别的特征抽取,很少做句子级别的特征抽取

发布时间:2022-03-23 00:00

AAAI'22"简单"的无监督图表示学习专知

作者提出了一种简单的无监督图表示学习方法来进行有效和高效的对比学习。具体而言,通过构造多重损失探索结构信息与邻域信息之间的互补信息来扩大类间变化,并通过增加一个上限损失来实现正嵌入与锚嵌入之间的有限距离来减小类内变化。因此,

发布时间:2022-05-13 16:54

通过对比学习的角度来解决细粒度分类的特征质量问题电子发烧友网

与现有方法不同,在本文中,作者主张从对比学习的角度解决上述的困境,并提出一种新颖的注意力对比学习网络(ACLN)。该网络旨在吸引来自同一类别的正对的表示,并排斥来自不同类别的负对的表示。为了实现这个目标,提出了一个配备两个对比损失

发布时间:2017-05-15 00:00

对比图像分类五大方法:KNNSVMBPNNCNN和迁移学习机器之心

迁移学习是一种采用在分类数据集(如 ImageNet)中已训练的模型而快速完成这一工作的方法,因为其只需要重新训练新类别的权重就行。虽然这样的模型并没有完全训练的模型表现好,但对于许多应用来说,这是非常高效的,因为其不需要 GPU 并

发布时间:2022-03-09 11:31

CNN自监督预训练新SOTA:具有层级结构的图像表征自学习新框架

该工作的方法论框架包含两个重要的模块: 一个是层级语义结构的构建与维护, 另一个是基于层级语义结构的选择性对比学习。 层级语义表征 研究者注意到,层级语义结构天然可以通过树状结构来描述:如果将树中的某个节点认为是一个语义类别,

发布时间:2023-05-20 08:59

对比学习(contrastivelearning)51CTO博客contrastivelearning

在对比学习中,算法被训练最大化相似数据点之间的相似度,并最小化不相似数据点之间的相似度。通常的做法是通过训练算法来预测两个数据点是否来自同一类别。 对比学习已经在各种应用中得到了应用,如图像识别、自然语言处理和语音识别。对比

发布时间:2018-07-09 00:00

PC端统计图使用逻辑人人都是产品经理

数据量小的时候,我们对文字的记忆和理解还算是比较清晰的,但是对比统计图,则统计图的形式依然更能让人有一目了然的感知。数据量大的时候,我们对文字的记忆、理解、分析和判断需要花费比较多的时候。

发布时间:2019-07-26 09:54

从CVPR2019一览小样本学习研究进展凤凰网

本文声称,标准的小样本学习对比基准测试是不符合现实情况的,因为它们使用的不同类别的数据是被人为设定成平衡的,而且测试时使用的是 5 类样本,因此本文作者建议使用一个新的数据集/对比基准。同时,让模型同时学习进行定位和分类;这样做

发布时间:2008-04-25 00:00

全日制义务教育美术课程标准(实验稿)中华人民共和国教育部政府门户网站

▲了解主要的设计类别、功能,运用对比与和谐、对称与均衡、节奏与韵律、多样与统一等组合原理,利用媒材特性,进行创意和设计,美化生活,形成初步的设计意识。 ▲多角度欣赏和认识自然美和美术作品的材质、形式和内容特征,获得初步的审美经验

发布时间:2022-07-30 17:54

利用多个正例的监督对比学习的制作方法

8.本公开的一个示例方面针对执行视觉表示的监督对比学习的计算系统。该计算系统包括一个或多个处理器和一个或多个非暂时性计算机可读介质,其共同存储:被配置成处理输入图像以生成输入图像的嵌入表示的基本编码器神经网络;投影头神经网络,

发布时间:2022-04-14 00:00

医学知识图谱构建基于有监督对比学习的上下位关系预测阿里云

上图为引入对比学习和多任务学习的召回模型框架,我们将 Info NCE loss S&T 和 Info NCE loss S&B 进行加权求和作为模型整体的优化目标进行优化,权重分配为0.5。在预测阶段,我们把归一化后的相关性得分作为排序指标,进行top@100结果的召

发布时间:2022-01-27 00:00

AAAI2022AI顶会论文究竟关注什么?

为了更好地在训练过程中强调这一点,研究员们引入了序列间对比学习模型 SeqCo(Sequence-level Contrastive Learning),将文章和摘要映射到成同一个向量空间的两个序列,并且在该向量空间内拉近文章序列和摘要序列的相似度。