Khám phá sức mạnh của phương pháp học tương phản, một kỹ thuật tự giám sát để biểu diễn dữ liệu mạnh mẽ với lượng dữ liệu được gắn nhãn tối thiểu.
Học tương phản là một phương pháp mạnh mẽ trong học tự giám sát, trong đó mô hình học cách xác định các điểm dữ liệu giống nhau và khác nhau mà không cần dựa vào dữ liệu được gắn nhãn. Phương pháp này bao gồm việc đào tạo mô hình để hiểu mối quan hệ giữa các mẫu dữ liệu khác nhau bằng cách đối chiếu các cặp dương với các cặp âm. Về bản chất, mô hình học cách kết hợp các biểu diễn của các điểm dữ liệu giống nhau trong khi đẩy các biểu diễn của các điểm không giống nhau ra xa nhau. Kỹ thuật này đã chứng minh được tính hiệu quả cao trong nhiều lĩnh vực, bao gồm thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và xử lý âm thanh. Bằng cách học các biểu diễn dữ liệu phong phú và mạnh mẽ, học tương phản cho phép các mô hình thực hiện tốt các tác vụ hạ nguồn ngay cả với dữ liệu được gắn nhãn hạn chế, khiến nó trở thành một công cụ có giá trị trong các tình huống mà dữ liệu được gắn nhãn khan hiếm hoặc tốn kém để có được.
Học tập tương phản xoay quanh ý tưởng so sánh và đối chiếu các mẫu dữ liệu khác nhau để học các biểu diễn có ý nghĩa. Hai loại cặp dữ liệu chính được sử dụng:
Mục tiêu là đào tạo mô hình sao cho các biểu diễn của cặp dương gần nhau trong không gian nhúng, trong khi các biểu diễn của cặp âm cách xa nhau. Điều này đạt được bằng cách giảm thiểu khoảng cách giữa các cặp dương và tối đa hóa khoảng cách giữa các cặp âm.
Trong khi cả học tương phản và học có giám sát đều hướng đến mục tiêu đào tạo các mô hình để đưa ra dự đoán chính xác, thì chúng lại khác nhau đáng kể về cách tiếp cận và yêu cầu. Học có giám sát dựa trên các tập dữ liệu được gắn nhãn, trong đó mỗi điểm dữ liệu được liên kết với một nhãn hoặc biến mục tiêu cụ thể. Mô hình học cách ánh xạ đầu vào thành đầu ra dựa trên các ví dụ được gắn nhãn này. Ngược lại, học tương phản nằm trong phạm vi học tự giám sát , một tập hợp con của học không giám sát , trong đó mô hình học từ chính dữ liệu mà không cần nhãn rõ ràng. Điều này làm cho học tương phản đặc biệt hữu ích khi dữ liệu được gắn nhãn bị hạn chế hoặc không có sẵn.
Học đối chiếu và học bán giám sát đều là những kỹ thuật nhằm cải thiện hiệu suất mô hình khi dữ liệu được gắn nhãn khan hiếm, nhưng chúng thực hiện điều đó thông qua các cơ chế khác nhau. Học bán giám sát tận dụng sự kết hợp giữa dữ liệu được gắn nhãn và không được gắn nhãn trong quá trình đào tạo. Mô hình học từ dữ liệu được gắn nhãn theo cách có giám sát truyền thống đồng thời sử dụng dữ liệu không được gắn nhãn để hiểu rõ hơn về cấu trúc dữ liệu cơ bản. Mặt khác, học đối chiếu chỉ tập trung vào việc học các biểu diễn từ dữ liệu không được gắn nhãn bằng cách đối chiếu các mẫu tương tự và không giống nhau. Trong khi học bán giám sát có thể được hưởng lợi từ một số dữ liệu được gắn nhãn, học đối chiếu không yêu cầu bất kỳ nhãn nào, thay vào đó dựa vào các mối quan hệ vốn có trong chính dữ liệu.
Học tập tương phản đã chứng minh được sự thành công đáng kể trong nhiều ứng dụng khác nhau:
SimCLR (Một khuôn khổ đơn giản để học tương phản các biểu diễn trực quan) là một khuôn khổ được công nhận rộng rãi, chứng minh sức mạnh của việc học tương phản trong biểu diễn hình ảnh. SimCLR hoạt động bằng cách đào tạo một mô hình trên các cặp hình ảnh tăng cường. Mỗi hình ảnh trong một lô được chuyển đổi thành hai chế độ xem khác nhau bằng cách sử dụng các phép tăng cường như cắt ngẫu nhiên, thay đổi kích thước và làm méo màu. Các chế độ xem tăng cường này tạo thành các cặp dương, trong khi các chế độ xem từ các hình ảnh khác nhau tạo thành các cặp âm. Mô hình, thường là mạng nơ-ron tích chập (CNN) , học cách tạo ra các nhúng tương tự cho các cặp dương và nhúng không giống nhau cho các cặp âm. Sau khi được đào tạo, mô hình có thể tạo ra các biểu diễn hình ảnh chất lượng cao, nắm bắt các đặc điểm cần thiết trong khi vẫn bất biến với các phép tăng cường cụ thể được áp dụng. Các biểu diễn này có thể cải thiện đáng kể hiệu suất trên nhiều tác vụ thị giác máy tính hạ lưu. Tìm hiểu thêm về SimCLR trong bài báo nghiên cứu gốc .
Học tương phản đã cho thấy triển vọng lớn trong phân tích hình ảnh y tế , đặc biệt là trong các tình huống mà dữ liệu y tế được gắn nhãn là khan hiếm. Ví dụ, một mô hình có thể được đào tạo để phân biệt giữa các chế độ xem hoặc lát cắt khác nhau của cùng một lần quét y tế (ví dụ: quét MRI hoặc CT) là tương tự, trong khi coi các lần quét từ các bệnh nhân khác nhau là không giống nhau. Phương pháp tiếp cận này cho phép mô hình học các biểu diễn mạnh mẽ của hình ảnh y tế mà không cần dựa vào các chú thích thủ công mở rộng. Các biểu diễn đã học này sau đó có thể được sử dụng để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các nhiệm vụ chẩn đoán, chẳng hạn như phát hiện dị thường, phân loại bệnh và phân đoạn các cấu trúc giải phẫu. Bằng cách tận dụng học tương phản, các hệ thống hình ảnh y tế có thể đạt được hiệu suất tốt hơn với dữ liệu được gắn nhãn ít hơn, giải quyết một nút thắt quan trọng trong lĩnh vực này. Tìm hiểu thêm về các ứng dụng học tương phản trong hình ảnh y tế trong bài báo nghiên cứu này.
