对比学习负样本选择多少
时间: 2023-09-26 19:05:32 浏览: 63
根据引用中的研究,对于对比学习中的负样本选择,可以从硬负样本中受益。硬负样本是指难以与锚点区分开的样本。然而,使用硬负样本的主要挑战在于如何选择适当的数量。具体来说,没有明确提及对比学习中应选择多少个负样本。
引用和引用提到了一些针对假负样本的处理方法。其中,引用中提出了一种新的损失函数,即Median Triplet Loss,并通过选择中难度的负样本来解决假负样本的问题。而引用中提出了一种增量式的假负样本检测方法,通过逐步删除置信度较低的假负样本来缓解其对整个对比学习模型的影响。
综上所述,对比学习中选择负样本的数量并没有明确的标准,而是需要根据具体的研究方法和模型来确定。研究者可以根据实际情况,结合硬负样本的概念和引用中提到的方法,选择适当的负样本数量来进行对比学习的训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [HCL:ICLR 2021,带有硬负样本的对比学习](https://download.csdn.net/download/weixin_42140625/19102865)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [对比学习的假负样本](https://blog.csdn.net/weixin_43913077/article/details/120985848)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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