➡️ Что такое контрастивное обучение?
Давайте сегодня немного разомнемся и попробуем разобрать новый материал! Не будем замыкаться в рамках классического машинного обучения, а пойдем чуть дальше. Сегодня разберем одну из важных и интересных тем, потому что этот метод набирает все больше оборотов и используется в совершенно разных задачах.
Контрастивное обучение (Contrastive Learning) — это метод самообучения (self-supervised learning), который позволяет моделям извлекать полезные представления из данных без явных меток. Основная идея заключается в том, чтобы научить модель различать похожие и непохожие объекты, используя функцию потерь, называемую Contrastive Loss.
➡️ Как работает контрастивное обучение?
Формируются пары:
- "положительные" — состоящие из похожих объектов, например аугментированных версий одного изображения, или объектов, которые были оценены пользователем высоко или с которыми он активно взаимодействовал в задачах рекомендаций.
- "отрицательные" — из различных объектов, например, изображений из разных классов, текстов с разным содержанием, или объектов, с которыми пользователь не взаимодействовал.
Модель обучается с использованием Contrastive Loss, минимизируя расстояние между эмбеддингами (представлениями) положительных пар и максимизируя расстояние между отрицательными.
➡️ В чем преимущество?
Не требует размеченных данных, что особенно полезно, когда метки отсутствуют или их недостаточно. Модель учится выделять важные признаки. Этот метод универсален и применим к разным типам данных: изображениям, тексту и аудио.
➡️ Примеры применения:
⁃ SimCLR - популярный фреймворк для контрастивного обучения для CV
⁃ MoCo (Momentum Contrast) - метод контрастивного обучения с моментумом (плавное обновление), улучшает качество представлений за счет стабильных негативных примеров
⁃ CLIP от OpenAI - модель, которая связывает текст и изображения с помощью контрастивного обучения, позволяя, например, искать изображения по текстовым запросам
- PTLS (pytorch-lifestream) - опенсорс библиотека, позволяющая строить эмбеддинги из событийных данных на основе метода контрастивного обучения CoLES
Помимо этого, контрастивное обучение можно применять и для обучения рекомендательных систем, например, в рамках подхода, основанного на контенте (Content-Based).
Давайте сегодня немного разомнемся и попробуем разобрать новый материал! Не будем замыкаться в рамках классического машинного обучения, а пойдем чуть дальше. Сегодня разберем одну из важных и интересных тем, потому что этот метод набирает все больше оборотов и используется в совершенно разных задачах.
Контрастивное обучение (Contrastive Learning) — это метод самообучения (self-supervised learning), который позволяет моделям извлекать полезные представления из данных без явных меток. Основная идея заключается в том, чтобы научить модель различать похожие и непохожие объекты, используя функцию потерь, называемую Contrastive Loss.
➡️ Как работает контрастивное обучение?
Формируются пары:
- "положительные" — состоящие из похожих объектов, например аугментированных версий одного изображения, или объектов, которые были оценены пользователем высоко или с которыми он активно взаимодействовал в задачах рекомендаций.
- "отрицательные" — из различных объектов, например, изображений из разных классов, текстов с разным содержанием, или объектов, с которыми пользователь не взаимодействовал.
Модель обучается с использованием Contrastive Loss, минимизируя расстояние между эмбеддингами (представлениями) положительных пар и максимизируя расстояние между отрицательными.
➡️ В чем преимущество?
Не требует размеченных данных, что особенно полезно, когда метки отсутствуют или их недостаточно. Модель учится выделять важные признаки. Этот метод универсален и применим к разным типам данных: изображениям, тексту и аудио.
➡️ Примеры применения:
⁃ SimCLR - популярный фреймворк для контрастивного обучения для CV
⁃ MoCo (Momentum Contrast) - метод контрастивного обучения с моментумом (плавное обновление), улучшает качество представлений за счет стабильных негативных примеров
⁃ CLIP от OpenAI - модель, которая связывает текст и изображения с помощью контрастивного обучения, позволяя, например, искать изображения по текстовым запросам
- PTLS (pytorch-lifestream) - опенсорс библиотека, позволяющая строить эмбеддинги из событийных данных на основе метода контрастивного обучения CoLES
Помимо этого, контрастивное обучение можно применять и для обучения рекомендательных систем, например, в рамках подхода, основанного на контенте (Content-Based).