SimClR损失函数
时间: 2023-09-26 08:08:46 浏览: 129
SimCLR损失函数是InfoNCE Loss。它通过使用正负例来构建损失函数,其中正例之间的距离越近,损失函数越小,负例之间的距离越远,损失函数也越小。这个损失函数的目的是指导模型的训练方向,使得模型能够学习到更好的特征表示。与其他常用的对比损失函数相比,InfoNCE Loss可以有效地加权不同的样本,并通过相对困难度来衡量负样本的质量。在SimCLR中,这个损失函数被用于训练encorder模型的参数,以学习到高质量的特征表示。
相关问题
SimCLR 的损失函数
SimCLR的损失函数包含两部分:正样本对比损失和负样本对比损失。
正样本对比损失是通过对同一张图片进行不同的数据增强得到的两个样本的特征向量来计算的。具体地,设$x$为一张图片,$t$为一种数据增强方式(如随机裁剪、颜色扭曲等),$f(\cdot)$为特征提取函数,则正样本对比损失的计算方式如下:
$$
l_{i,j}=-\log\frac{\exp(\operatorname{sim}(f(x_i^t),f(x_j^t))/\tau)}{\sum_{k=1}^{2N}\mathbb{1}_{[k\neq i]}\exp(\operatorname{sim}(f(x_i^t),f(x_k))/\tau)}
$$
其中,$i$和$j$是同一张图片$x$通过不同的数据增强方式$t$得到的两个样本,$N$是样本数量,$\tau$是温度参数,$\operatorname{sim}(\cdot,\cdot)$是相似度度量函数,通常使用余弦相似度。
负样本对比损失是通过将一张图片的特征向量与其他不同图片的特征向量进行对比来计算的。具体地,设$x$为一张图片,$f(\cdot)$为特征提取函数,则负样本对比损失的计算方式如下:
$$
l_{i,j}=-\log\frac{\exp(\operatorname{sim}(f(x_i),f(x_j))/\tau)}{\sum_{k=1}^{2N}\mathbb{1}_{[k\neq i]}\exp(\operatorname{sim}(f(x_i),f(x_k))/\tau)}
$$
其中,$i$和$j$是不同的图片,$N$是样本数量,$\tau$是温度参数,$\operatorname{sim}(\cdot,\cdot)$是相似度度量函数,通常使用余弦相似度。
通过最小化正样本对比损失和负样本对比损失,SimCLR模型可以学习出一个高质量的特征表示。
SimCLR模型的损失函数
SimCLR模型的损失函数主要由对比损失和正则化项组成。
对比损失采用了NT-Xent(Normalized Temperature-scaled Cross Entropy)损失函数,其计算方式如下:
首先,对于每个视角图像,将其特征向量分别与其他视角图像的特征向量进行对比,计算它们之间的相似度。相似度计算采用了余弦相似度,即将特征向量进行归一化后计算其内积。
然后,将相似度转化为概率分布,通过对数变换将其转化为对数概率。对于每个视角图像,将其对应的对数概率与其他视角图像的对数概率进行交叉熵计算,得到一组对比损失。
为了避免样本不均衡问题,损失函数中采用了温度参数进行缩放,从而提高了对比损失的鲁棒性。具体来说,对于每组对比损失,将其分别除以温度参数T,得到一组缩放后的对比损失。
最后,将所有缩放后的对比损失求和,得到SimCLR模型的对比损失。
正则化项采用了L2正则化,在对比损失的基础上,将特征向量的L2范数作为正则化项加入到损失函数中。通过最小化损失函数,SimCLR模型能够学习到高质量的图像表示。
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