”对比学习“ 的搜索结果

     本文转载自知乎作者 |光某人...1. 监督学习：技术相对成熟，但是对海量的数据进行标记需要花费大量的时间和资源。2. 无监督学习：自主发现数据中潜在的结构，节省时间以及硬件资源。2.1 主要思路...

     损失联合方式自监督：将CL的loss和其他loss混合，通过联合优化，使CL起到效果：CLEAR，DeCLUTER，SCCL。 非联合方法自监督：构造增强样本，fine-tune模型：Bert-CT，ConSERT，SimCSE。 1.CLEAR ...

     来自：圆圆的算法笔记对比学习是无监督表示学习中一种非常有效的方法，核心思路是训练query和key的Encoder，让这个Encoder对相匹配的query和key生成的编码距离接近，不匹配的编码距离远。想让对比学习效果好，一个...

     嘿，记得给“机器学习与推荐算法”添加星标作者：吴贻清单位：中科院计算所研究方向：多行为推荐多行为推荐（MBR）旨在联合考虑多种行为以提高目标行为的推荐效果。我们认为 MBR 模型应该：（1）对用户不同行为之间...

     在它们的发展中的一个关键见解是，监督表示学习应该包括学习两种量：一种是输入x在适当空间中的特征z，该特征z对于分类任务具有足够的区分性，另一种是该空间上的分类器，或者可替换地，作用于该空间的分类器的参数...

       最近在基于对比学习做实验，github有许多实现，虽然直接套用即可，但是细看之下，损失函数部分甚是疑惑，故学习并记录于此。关于对比学习的内容网络上已经有很多内容了，因此不再赘述。本文重在对InfoNCE的两种...

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