Контрастное обучение

Как работает контрастное обучение

Обычно процесс включает в себя следующие шаги:

1. Дополнение данных: Начни с немаркированной точки данных (например, изображения). Создай две или более дополненных версий этой точки данных. Эти дополненные версии образуют "положительную пару", потому что 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: Выбери из набора данных (или текущей партии) другие точки данных, которые отличаются от исходной точки данных. Они образуют "отрицательные пары" с дополнениями исходной точки данных.
3. Кодирование: Пропусти положительные и отрицательные образцы через кодирующую нейронную сеть (NN), часто это конволюционная нейронная сеть (CNN) для изображений или трансформатор для текста или изображений(Vision Transformer (ViT)). Эта сеть преобразует входные данные в более низкоразмерные представления, известные как эмбеддинги.
4. Вычисление потерь: Примени функцию контрастных потерь, например InfoNCE (Noise Contrastive Estimation) или Triplet Loss. Эта функция вычисляет балл, основанный на расстояниях между вкраплениями. Она поощряет, чтобы вкрапления положительных пар были близки (низкое расстояние/высокое сходство), а вкрапления отрицательных пар были далеко друг от друга (высокое расстояние/низкое сходство).
5. Оптимизация: Используй алгоритмы оптимизации вроде стохастического градиентного спуска (SGD) или Адама для обновления весов кодера на основе вычисленных потерь, итеративно улучшая качество выученных представлений с помощью обратного распространения.

Контрастное обучение против смежных терминов

Контрастное обучение отличается от других парадигм ML:

• Супервизорное обучение: Требует явных меток для каждой точки данных (например, "кошка", "собака"). Контрастивное обучение в основном использует немеченые данные, генерируя свой собственный управляющий сигнал через положительные/отрицательные пары.
• Неподконтрольное обучение (кластеризация): Такие методы, как K-Means, группируют данные на основе присущих им структур. Контрастивное обучение явно тренирует модель для создания пространства представлений, где сходство определяется положительными/отрицательными парами, фокусируясь на обучении дискриминативным признакам.
• 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 отлично справляется с запоминанием представлений, 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). Выученные характеристики значительно повышают производительность при тонкой настройке модели для таких задач, как классификация изображений, обнаружение объектов с помощью таких моделей, как Ultralytics YOLO11или 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): она используется для обучения высококачественным вкраплениям предложений или документов. Например, можно обучить модели распознавать, что два разных предложения, описывающих одно и то же понятие (положительная пара), должны иметь схожие вкрапления, а предложения с несвязанными смыслами (отрицательная пара) - несхожие. Это полезно для семантического поиска, ответов на вопросы и кластеризации текстов. Модель CLIP, в частности, использует контрастное обучение для объединения представлений текста и изображений.
• Системы рекомендаций: Обучение вкраплений для пользователей и предметов на основе паттернов взаимодействия.
• Обнаружение аномалий: Выявление необычных точек данных путем изучения представлений, в которых обычные данные тесно группируются, что облегчает обнаружение аномалий.

Преимущества и проблемы

Преимущества:

• Уменьшение зависимости от меток: Используй огромные объемы немаркированных данных, снижая необходимость в дорогостоящей и трудоемкой маркировке данных.
• Надежные представления: Зачастую обучаются признаки, которые более инвариантны к неприятным изменениям по сравнению с чисто супервизорскими методами.
• Эффективное предварительное обучение: Обеспечивает отличные отправные точки для тонкой настройки на конкретные последующие задачи, что часто приводит к улучшению производительности, особенно при ограниченном количестве помеченных данных(обучение с несколькими выстрелами).

Вызовы:

• Отбор отрицательных образцов: Производительность может быть чувствительна к количеству и качеству отрицательных образцов. Выбор информативных отрицательных образцов очень важен, но непрост.
• Стратегия дополнения: Выбор техники 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 сейчас ведутся исследования по снижению этой проблемы. Платформы вроде 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.