对比学习 (Contrastive Learning) 算法详解与PyTorch实现
对比学习 (Contrastive Learning) 算法详解与PyTorch实现
目录
- 对比学习 (Contrastive Learning) 算法详解与PyTorch实现
- 1. 对比学习 (Contrastive Learning) 算法概述
- 1.1 自监督学习
- 1.2 对比学习的优势
- 2. 对比学习的核心技术
- 2.1 正样本对与负样本对
- 2.2 对比损失函数
- 2.3 数据增强
- 2.4 对比学习的优化
- 3. PyTorch实现对比学习
- 3.1 环境准备
- 3.2 PyTorch实现对比学习
- 4. 案例一：图像表示学习任务 - CIFAR-10数据集
- 4.1 数据集介绍
- 4.2 数据预处理
- 4.3 模型训练与评估
- 5. 案例二：文本表示学习任务 - AG News数据集
- 5.1 数据集介绍
- 5.2 数据预处理
- 5.3 模型训练与评估
- 总结
1. 对比学习 (Contrastive Learning) 算法概述
对比学习（Contrastive Learning）是一种自监督学习方法，通过最大化正样本对的相似度，最小化负样本对的相似度，使模型能够学习到有用的特征表示。对比学习的核心思想是利用数据的内在结构，设计预训练任务，使模型能够从无标签数据中学习到有用的特征表示。对比学习广泛应用于图像、文本、语音等领域。
1.1 自监督学习
自监督学习是一种从无标签数据中学习数据结构和模式的方法。对比学习通过设计预训练任务，使模型能够从无标签数据中学习到有用的特征表示。
1.2 对比学习的优势
- 无需标注数据：对比学习无需人工标注数据，能够利用大量无标签数据进行训练。
- 特征表示能力强：对比学习能够学习到数据的有用特征表示，便于后续任务。
- 灵活性：对比学习可以应用于多种任务，如图像分类、文本分类、语音