Constrast Learnning

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• Constrast Learnning
• 一. 概念简介

Constrast Learnning

一. 概念简介

有一篇英文说得很好：

英文版

中文翻译

• queue

一个队列，用于存放负样本

1. 使用立马拿出来，效率高
2. 可以设置的非常大，数量大（对比学习需要大量负样本，这点最重要）
3. MOCO使用了动态的方式（总数设置固定值，每次iteration传入一个batch的新特征，移除一个batch的老特征）

• keys

因为是对比学习，所以要记住特征的ID，在计算loss的时候同一个ID相似度最大，不同ID相似度最小

• memory bank

原始版本的queue-key系统，原始版本把全部的负样本都存储起来（这样做坏处是内存需求太大，而且梯度更新和存储的特征不匹配-一个epoch更新一次queue，中间的iteration都使用老的特征）。这个不是硬件中的表述，仅仅作为一个代号（刚开始我还以为是硬件的标识）。

• momentum

更新负样本的模型参数，这里得结合下面训练方式说明，正样本模型正常训练，假设正样本模型参数( heta^+)，负样本模型参数( heta^-)，负样本模型不参与训练，但更新为( heta^-= heta^-+alpha* heta^+) 和论文中的表述相同。

• 训练方式

1. 模型可以是一个也可以是两个（比如MOCO是一个，End-to-End是两个），但是训练会使用两个共享（MOCO不共享）的模型进行
2. 模型以A和B为例
3. 接着上面的链接，从dataloader中读取一个batch的数据（假设B=10，会获得20或者30个数据，30的数据目前不清楚用途，这是以20为例）

• End-To-End模型
  • 前向计算A模型获得(A_{pos})，这里假设模型A和模型B相同，那么仅需计算一次即可。其中正样本2个+负样本18个，计算loss即可。
• memory模型
  • 每个epoch开始时，首先前向计算(A_{pos})输入所有的样本，获得所有的特征存储到memory bank之中。
  • 计算Batch样本(A_{pos})，负样本就是memory中的所有值（除去当前batch），很明显增大了负样本的数量
  • 下一个iteration不改变memory bank数据，按照第二步往复计算
  • 等到新的epoch开始重新计算memory bank
  • 很明显的发现memory bank中的值和更新的梯度不匹配，用的都是老的数据
• MOCO模型
  • 前向计算A模型获得(A_{pos})，计算B模型获得(B_{neg})
  • 将(B_{neg})存储到queue内（如果满了就先pop然后再push）
  • 计算(A_{pos})和queue的loss，更新A模型的梯度
  • 然后根据A模型的参数，通过动量更新B模型的参数（参见momentum）
  • 往复此过程即可
  • 很明显的发现queue的大小是可以设置的，不会出现大数据不能跑。对于queue和梯度更新滞后性解决了一部分，但未根本性的解决。

• 内存的存储和shuffle-BN

未仔细阅读源码

看了一下CLR、MOCO、MoCo_V2、CLR_V2在imagenet上的最终表现，感觉对比学习任重而道