Контрастивное обучение

Как работает контрастивное обучение

Как правило, процесс включает в себя следующие шаги:

1. Дополнение данных: Начните с немаркированной точки данных (например, изображения). Создайте две или более дополненных версий этой точки данных. Эти дополненные версии образуют "положительную пару", поскольку они происходят из одного источника и должны считаться похожими. К распространенным методам дополнения данных относятся произвольное кадрирование, изменение цвета, поворот или добавление шума.
2. Отрицательная выборка: Выберите другие точки данных из набора данных (или текущей партии), которые отличаются от исходной точки данных. Они образуют "отрицательные пары" с дополнениями исходной точки данных.
3. Кодирование: Пропустите положительные и отрицательные образцы через кодирующую нейронную сеть (NN), часто конволюционную нейронную сеть (CNN) для изображений или трансформатор для текста или изображений(Vision Transformer (ViT)). Эта сеть преобразует входные данные в более низкоразмерные представления, называемые вкраплениями.
4. Расчет потерь: Примените функцию контрастных потерь, например InfoNCE (Noise Contrastive Estimation) или Triplet Loss. Эта функция рассчитывает оценку на основе расстояний между вкраплениями. Она поощряет сближение вкраплений положительных пар (низкое расстояние/высокое сходство) и отдаление вкраплений отрицательных пар (высокое расстояние/низкое сходство).
5. Оптимизация: Используйте алгоритмы оптимизации, такие как стохастический градиентный спуск (SGD) или Adam, для обновления весов кодера на основе вычисленных потерь, итеративно улучшая качество выученных представлений с помощью обратного распространения.

Контрастивное обучение в сравнении со смежными терминами

Контрастное обучение отличается от других парадигм ML:

• Контролируемое обучение: Требует явных меток для каждой точки данных (например, "кошка", "собака"). Контрастивное обучение использует в основном неразмеченные данные, генерируя собственный управляющий сигнал через положительные/отрицательные пары.
• Неконтролируемое обучение (кластеризация): Такие методы, как K-Means, группируют данные на основе присущих им структур. Контрастное обучение явно тренирует модель для создания пространства представлений, где сходство определяется положительными/отрицательными парами, фокусируясь на изучении дискриминативных признаков.
• Генеративные модели: Такие модели, как GAN или диффузионные модели, учатся генерировать новые данные, похожие на обучающие. Контрастивное обучение фокусируется на изучении дискриминационных представлений, а не на генерации данных.

Применение в реальном мире

Контрастное обучение помогает усваивать представления, которые хорошо переносятся на другие задачи:

• Предварительное обучение компьютерному зрению: Такие модели, как SimCLR и MoCo, предварительно обучаются на больших наборах немаркированных изображений (например, ImageNet). Изученные особенности значительно повышают производительность при тонкой настройке модели для таких задач, как классификация изображений, обнаружение объектов с помощью моделей типа Ultralytics YOLO11 или семантическая сегментация. Например, модель, предварительно обученная с помощью контрастного обучения на общих изображениях, может быть эффективно настроена для специализированных задач, таких как анализ медицинских изображений или анализ спутниковых снимков с меньшим количеством помеченных данных.
• Обработка естественного языка (NLP): используется для обучения высококачественным вложениям предложений или документов. Например, можно обучить модели распознавать, что два разных предложения, описывающие одно и то же понятие (положительная пара), должны иметь схожие вложения, а предложения с несвязанными значениями (отрицательная пара) должны иметь несхожие вложения. Это полезно для семантического поиска, ответов на вопросы и кластеризации текстов. Модель CLIP, в частности, использует контрастное обучение для объединения представлений текста и изображений.
• Рекомендательные системы: Обучение вкраплений для пользователей и предметов на основе паттернов взаимодействия.
• Обнаружение аномалий: Выявление необычных точек данных путем изучения представлений, в которых обычные данные тесно сгруппированы, что облегчает обнаружение аномалий.

Преимущества и проблемы

Преимущества:

• Снижение зависимости от меток: Использование огромных объемов немаркированных данных снижает необходимость в дорогостоящей и трудоемкой маркировке данных.
• Надежные представления: По сравнению с методами, использующими только супервизорное управление, часто обучаются характеристики, которые более инвариантны к неприятным изменениям.
• Эффективное предварительное обучение: Обеспечивает отличные отправные точки для тонкой настройки на конкретные задачи, часто приводящие к улучшению производительности, особенно при ограниченном количестве помеченных данных(обучение с несколькими выстрелами).

Задачи:

• Отбор отрицательных образцов: Производительность может быть чувствительна к количеству и качеству негативных образцов. Выбор информативных негативных образцов очень важен, но непрост.
• Стратегия дополнения: Выбор методов дополнения данных сильно влияет на то, какие инварианты изучает модель.
• Вычислительные затраты: Для эффективного обучения часто требуются большие объемы партий и значительные вычислительные ресурсы(GPU), хотя ведутся исследования по снижению этой проблемы. Такие платформы, как Ultralytics HUB, могут облегчить управление и обучение этих моделей. Такие фреймворки, как PyTorch(официальный сайт) и TensorFlow(официальный сайт), предоставляют инструменты для реализации методов контрастного обучения.