原文:对比学习/度量学习

对比学习 度量学习 对比学习和度量学习从定义上看没有本质的差别。 最近发现票圈被陈丹奇的simCSE刷屏了,让笔者也深刻的认识到,现如今文本表示领域研究已经是对比学习的天下了。笔者在本文中将从对比学习的定义,损失函数以及CV和NLP领域的相关文章逐步解析对比学习。 文本表示是什么 就是一个文本x用z进行表示,通过z能够反找到x。 对比学习的思想最早源于cv领域的研究。 对比学习是自监督学习的一种, ...

2021-06-28 08:35 1 8802 推荐指数:

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Metric Learning——度量学习

看到一篇知乎大神Flood Sung发表在CVPR2018上的paper,介绍了一种基于metric的模式识别方法,创新之处在于它不同于常用的matric-based方法,使用人为定义的度量,像简单的欧式距离、马氏距离,而是采用了用神经网络去训练这个度量,模型虽然简单,但是效果却很显著 ...

Tue Apr 27 02:08:00 CST 2021 0 502
Metric Learning 度量学习

1. 度量(Metric) 在数学中,一个度量(或距离函数)是一个定义集合中元素之间"距离"的函数. 一个具有度量的集合可以称之为度量空间. 2.度量学习的作用 Metric Learning可以通俗的理解为相似度学习. 以样本间的欧氏距离为例:K-means中进行聚类时用到了欧式距离 ...

Fri Sep 10 17:31:00 CST 2021 0 119
自适应度量学习

为什么学习距离度量? 在机器学习中,对高维数据进行降维的主要目的是希望找到一个合适的低维空间,在此空间中进行学习能比原始空间性能更好.事实上,每个空间对应了在样本属性上定义的一个距离度量,而寻找合适的空间,实质上就是在寻找一个合适的距离度量.那么,为何不直接尝试“ 学习” 出一个合适的距离度量 ...

Wed Jul 03 04:19:00 CST 2019 0 567
度量学习整理笔记

深度度量学习初步整理 知乎:triplet loss 在深度学习中主要应用在什么地方?有什么明显的优势? 文章链接 Triplet loss通常是在个体级别的细粒度识别上使用,传统的分类是花鸟狗的大类别的识别,但是有 些需求是要精确到个体级别,比如精确到哪个人的人脸识别 ...

Tue Aug 25 06:00:00 CST 2020 0 2709
度量学习』知识梳理

graph RL subgraph 0 a1[度量学习] --> |也称为马氏度量学习问题|b1[线性变换] a1[度量学习] --> b2[非线性变换] end subgraph 1 b1 --> c1[监督学习] c1 --> |该类型的算法充分利用数据的标签 ...

Thu Jul 26 07:38:00 CST 2018 0 1154
LDA && NCA: 降维与度量学习

已迁移到我新博客,阅读体验更佳LDA && NCA: 降维与度量学习 代码实现放在我的github上:click me 一、Linear Discriminant Analysis(LDA) 1.1 Rationale 线性判别分析(LDA)是一种监督学习 ...

Thu Apr 25 19:39:00 CST 2019 0 773
机器学习中的度量——统计上的距离

机器学习是时下流行AI技术中一个很重要的方向,无论是有监督学习还是无监督学习都使用各种“度量”来得到不同样本数据的差异度或者不同样本数据的相似度。良好的“度量”可以显著提高算法的分类或预测的准确率,本文中将介绍机器学习中各种“度量”,“度量”主要由两种,分别为距离、相似度和相关系数 ...

Sun Jun 16 02:30:00 CST 2019 0 732
 
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