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InfoNCE Loss(噪声对比估计损失) 一、基本概念 InfoNCE Loss 是一种常用于对比学习(Contrastive Learning)的损失函数,欧博注册其核心思想是通过将正样本对(相似样本)拉近、负样本对(不相似样本)推远,来学习样本的有效表征。它源于 噪声对比估计(Noise C...
[欧博娱乐平台] InfoNCE 损失(少见却非常重要的皇冠一个损失函数,CLIP等多模态模型经常使用) 日期:2025-09-04 13:07:44 点击:19 好评:
文章浏览阅读1.7k次,点赞26次,收藏32次。下面从背景动机、数学形式、直观理解、优化目标、典型应用和实现要点等方面,详细介绍 InfoNCE 损失,实际上 InfoNCE 就是一次特殊的交叉熵分类任务。_infonce损失...
[欧博娱乐平台] 对比学习InfoN皇冠CE损失 日期:2025-09-04 13:06:44 点击:18 好评:
介绍 核心思想:将正样本拉近,将负样本推远。通俗来讲,让相似的样本在特征空间中靠得更近,不相似的样本在特征空间中距离更远。主要用与自监督或无监督场景下的特征学习,然后用于下游任务。 对比学习 强化学习 学习好的特征 学习好的策略 常用的使用场景有: 计算机视觉 图像检索:拉近正样本,故很容易检索到相...
[欧博娱乐平台] Electric Toothbrushes: Are They for You皇冠? 日期:2025-09-04 12:29:02 点击:17 好评:
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