对比学习和多模态任务

创作时间:

作者:

@小白创作中心

引用

CSDN

https://blog.csdn.net/weixin_54418006/article/details/140299255

对比学习和多模态任务是当前人工智能领域的重要研究方向。对比学习通过比较数据表示空间中的不同样本来学习有用的特征表示，而多模态任务则涉及处理和理解多种不同类型的数据。本文将详细介绍对比学习的基本概念以及SimCLR、BYOL和SimCSE等具体方法，并探讨它们在多模态任务中的应用。

对比学习（Contrastive Learning）是一种自监督学习的方法，旨在通过比较数据表示空间中的不同样本来学习有用的特征表示。其核心思想是通过最大化同类样本之间的相似性（或降低它们之间的距离），同时最小化异类样本之间的相似性（或增加它们之间的距离），来学习数据的有意义表示。

SimCLR（Simple Contrastive Learning of Representations）是一种用于自监督学习的框架，旨在学习数据表示的高效表示，通过比较同一图像的不同视图来学习图像表示。

数据增强（Data Augmentation）：simCLR首先对每个输入样本应用多种数据增强操作，这些操作包括裁剪、颜色、变换等。通过应用多种不同的增强，可以生成多个视角或变体的同一样本。越离谱需要学的越多。
特征提取和编码器（Feature Extraction and Encoder）：每个增强后的样本经过一个共享的卷积神经网络（如ResNet），这个网络通常包含多个卷积层和池化层，用来提取输入数据的特征。Encoder的输出是一个高维特征向量，这些向量捕捉了输入数据在不同视角下的表示。

为了加强学习，SimCLR网络通常包含一个投影头（Projection Head），用于将从特征提取器中提取的特征映射到一个更高维度的表示空间。这有助于提高对比学习的性能和有效性。

对比损失计算（Contrastive Loss Calculation）：核心是使用对比余弦相似性（Contrastive Cosine Similarity），它衡量了两个数据表示之间的相似性。对于每个输入样本，在编码器输出的特征向量上进行正则化（Normalization），然后计算它们的余弦相似度。具体步骤：将每个特征向量归一化为单位长度，这有助于捕捉特征向量的方向信息而不是其幅度；使用余弦相似度度量来比较每对增强样本的相似性；对于每个样本，选择同类样本（即同一原始样本的其他增强版本）作为正样本，选择其他所有样本作为负样本（即所有其他原始样本的增强版本）。
损失函数最小化：simCLR的目标是最大化同类样本的相似性（即余弦相似度），同时最小化异类样本的相似性。因此，它的损失函数通常定义为最小化负对数似然（Negative Log-Likelihood）或最大化交叉熵损失函数，这些损失函数都是用来度量对比损失的效果。
训练与特征评估：模型通过随机梯度下降（SGD）或其变种进行训练，优化损失函数。一旦模型训练完成，可以使用编码器（Encoder）提取的特征向量来表示新的未见数据，并在其上执行各种监督或非监督任务，例如分类、聚类或检索等。