S5CL:通过分层对比学习统一全监督、自监督和半监督学习
文章目录
- S5CL: Unifying Fully-Supervised,Self-supervised, and Semi-supervised Learning Through Hierarchical Contrastive Learning
- 摘要
- 本文方法
- 损失函数
- 实验结果
- 消融实验
S5CL: Unifying Fully-Supervised,Self-supervised, and Semi-supervised Learning Through Hierarchical Contrastive Learning
摘要
- 通过引入S5CL将这两个阶段的训练压缩为一个阶段,S5CL是一个用于全监督、自监督和半监督学习的统一框架
- 为标记图像、未标记图像和伪标记图像定义了三个对比损失的情况下,S5CL可以学习反映距离关系层次的特征表示:相似的图像和增强嵌入得最近,其次是同一类的不同外观的图像,而来自不同类的图像具有最大的距离
- S5CL允许灵活地组合这些损失,以适应不同的场景
代码地址
本文方法
损失函数
有监督对比损失SupconLoss:
zi为带标签的向量
zp为batch中的正例
zn为负例
za文中未找到,猜是增强的数据
Tl用于区别正例和负例
自监督对比损失类似
但是为了使相同类不同样本靠近
增加了Tu约束
区分阳性样本zi~是同一图像的不同增强版本,而负样本是不同的图像
半监督对比损失
差不多是自监督和自监督的结合,但是需要自监督迭代一段时间后
总损失
Lp是半监督损失,Lu是自监督损失,Lc是交叉熵损失,Ll是标签损失
结合结构图看
实验结果
消融实验
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