対照学習

対照学習は、似ているものと似ていないものを区別するモデルを学習する機械学習手法である。単一のデータ・ポイントからラベルを予測する学習をする代わりに、モデルは例のペアを比較して学習する。核となる考え方は、特徴空間において、似ている（肯定的な）ペアの表現を近づけ、似ていない（否定的な）ペアの表現を遠ざけるようにモデルを学習させることである。このアプローチは、ラベル付けされていない大規模なデータセットから意味のある表現を学習するのに非常に効果的であり、自己教師あり学習という広いカテゴリーの中で強力な手法となっている。

どのように機能するのか？

コントラスト学習のプロセスは、ポジティブ・サンプルとネガティブ・サンプルの作成を中心に展開される。アンカー」と呼ばれる与えられたデータポイントに対して、モデルは以下のように学習される：

1. 正のペア：正対はアンカーと意味的に類似したデータ点から構成される。コンピュータビジョン(CV)では、アンカー画像に強力なデータ補強(ランダムな切り抜き、回転、カラージッターなど)を適用することで、ポジティブサンプルが作成されることが多い。アンカー画像と補強画像は同じ元画像に由来するため、どちらも正対とみなされます。
2. 負のペア：ネガティブペアはアンカーと非類似のデータポイントから構成される。典型的な設定では、学習バッチ内の他の画像はすべてネガティブサンプルとして扱われる。
3. トレーニングの目的：モデル（多くの場合、畳み込みニューラルネットワーク（CNN））は、これらのペアを処理し、InfoNCEやTriplet Lossなどの対比的損失関数を用いて最適化される。この損失関数は、埋め込み空間において、負のペアが近すぎたり、正のペアが離れすぎたりすると、モデルにペナルティを与える。SimCLRや MoCoのような画期的な研究論文は、これらの技術を大きく発展させました。

実世界での応用

対照学習は、モデルを事前に訓練して強力な特徴表現を学習し、それを特定のタスク用に微調整することに優れている。

• ビジュアル検索と画像検索：電子商取引において、ユーザーはアップロードした画像に視覚的に類似した商品を見つけたいと思うかもしれない。対比学習で事前に訓練されたモデルは、画像をベクトル空間にマッピングすることができ、類似したアイテムがクラスタ化される。これにより、効率的なセマンティック検索とレコメンデーションシステムが可能になり、これは小売業におけるAIで顧客体験を向上させるために極めて重要である。
• 下流タスクの事前トレーニング Ultralytics YOLO11のようなモデルは、対照的な方法を使用して、ラベル付けされていない大規模なデータセットで事前トレーニングを行うことで恩恵を受けることができます。これにより、物体の検出や インスタンスのセグメンテーションのようなタスクのために、より小さなラベル付きデータセットで微調整を行う前に、モデルがロバストな視覚的特徴を学習することができます。このアプローチは、特にラベル付きデータが乏しい場合に、より優れた性能とより速い収束をもたらすことが多い。

対照学習と他のパラダイムとの比較

対照学習と関連するパラダイムを区別することは有益である：

• 教師あり学習：物体検出タスクのバウンディングボックス付き画像など、綿密にラベル付けされたデータに全面的に依存する。対照的に、教師あり学習はデータそのものから教師信号を生成するため、手作業によるデータ・ラベリングの必要性を大幅に減らすことができる。
• 教師なし学習：これはラベル付けされていないデータから隠れたパターンを見つけることを目的とした幅広いカテゴリーである。対照学習は、伝統的な教師なし手法（例えばk-meansクラスタリング）のようにラベルのないデータを使用するが、学習プロセスを導くために教師ありのような目的（ペアを比較するという口実のタスク）を作成する点が特徴である。
• 自己教師あり学習（SSL）：対照学習はSSLの顕著なタイプである。SSLはデータそのものから監視を生成するパラダイムである。対照学習はこれを実現する1つの方法であるが、画像のマスクされた部分の予測に基づくものなど、対照学習以外のSSL手法も存在する。

メリットと課題

メリット

• ラベル依存性の低減：膨大な量のラベルなしデータを活用し、高価で時間のかかるデータ注釈の必要性を低減。
• 頑健な表現：多くの場合、純粋に教師ありの手法と比較して、厄介な変動に対してより不変な特徴を学習する。
• 効果的な事前トレーニング特にラベル付けされたデータが限られている場合、より良いパフォーマンスにつながることがよくあります。カスタムモデルのトレーニングにおいて、事前トレーニング済みモデルがどのように使用されるかを調べることができます。

課題だ：

• 陰性サンプルの選択：成績は陰性サンプルの数と質に左右されやすい。情報量の多い陰性サンプルの選択は非常に重要ですが、困難です。
• オーグメンテーション戦略：データ補強手法の選択は、モデルがどのような不変性を学習するかに大きく影響する。
• 計算コスト：効果的なトレーニングのためには、多くの場合、大規模なバッチサイズと大規模な計算リソース（GPU）を必要とするが、これを軽減するための研究が進行中である。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、これらのモデルの管理とトレーニングを容易にすることができる。PyTorch（公式サイト）やTensorFlow（公式サイト）のようなフレームワークは、コントラスト学習法を実装するためのツールを提供する。