# 使用 PyTorch 实现 SimCLR 的指南
SimCLR（Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations）是一个对比学习的框架，能够从未标记的数据中学习有用的视觉特征。本文将教你如何使用 PyTorch 实现 SimCLR，包括每一步需要做的事情、必要的代码以及解释，帮助你快速掌握这个过程。
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原创
2024-09-30 03:23:05
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# 实现SimCLR Loss PyTorch的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现"SimCLR Loss"这个概念在PyTorch中的实际代码。以下是实现这一目标的步骤概述：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一：数据预处理 | 加载图像数据集并进行预处理 |
| 步骤二：模型定义 | 定义用于特征提取的编码器网络 |
| 步骤三：对比损失计算
原创
2023-08-13 07:46:22
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参考教程http://docs.hpc.whu.edu.cn/登录武汉大学信息门户，在办事大厅的搜索栏进行搜索，然后按照指示进行VPN和超算中心的账号申请。超算中心的用户名和密码在武汉大学超算中心申请成功后，会发到指定邮箱。超算学生账户关联主账户申请如果是校外操作，则需要通过easyconnect登陆集群专属VPNhttps://vpn.whu.edu.cn/1.连接超算使用支持 SSH 协议的客
目录设置网络固定学习率学习率基类Pytorch自带学习率方法StepLRMultiStepLRExponentialLRCosineAnnealingLRReduceLRonPlateauLambdaLR学习率使用方法 学习率的调整会对网络模型的训练造成巨大的影响，本文总结了pytorch自带的学习率调整函数，以及其使用方法。 设置网络固定学习率设置固定学习率的方法有两种，第一种是直接设置一些
在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 PyTorch 实现 SimCLR 的对比损失。SimCLR 是一种自监督学习方法，它通过对比学习来获取强大的表征。该方法特别适合图像分类等视觉任务。我们将逐步解构整个实现过程，带你从背景知识到实际代码示例。
### 背景定位
近年来，自监督学习在计算机视觉领域的研究逐渐兴起。SimCLR 是一种关键的方法，通过引入对比损失来提高模型对图像的理解能力。这种
我们提出的框架，称为SimCLR，显着推进了自监督和半监督学习的最新技术，并在有限数量的分类标记数据下实现了图像分类的新记
原创
2024-04-30 10:52:58
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对比学习属于自监督学习．自监督学习一般不需要标签，通过数据本身构造模型，训练结果可以支持更多下游任务．
原创
2022-09-16 14:03:11
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做了一个简单的图像分类的Demo。是能够让图像分类的初学者能够直观的从实际中观察揣摩理解图像分类的环节，各个环节的步骤以及重要性，哪些环节是问题的本质等等。 图像的特征用到了Dense Sift，通过Bag of Words词袋模型进行描述，当然一般来说是用训练集的来构建词典，因为我们还没有测试集呢。虽然测试集是你拿来测试的，但是实际应用中谁知道测试的图片是啥，所以构建BoW词典我这里也只用训练
前言：该篇论文(2018年)提出两个attention模块，一个是基于channel（CAM），一个是基于spatial(SAM）。同时，两个模块也可以组合起来使用，形成CBAM。CBAM是一个轻量化模块，两个模块的实现都比较简单，而且能够在现有的网络结构中即插即用。在YOLOv4中就用到了SAM。 论文： https://arxiv.org/abs/1807.06521. 代码： https:/
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2024-08-30 11:23:11
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摘要：知识蒸馏（knowledge distillation）是模型压缩的一种常用的方法 一、知识蒸馏入门1.1 概念介绍知识蒸馏（knowledge distillation）是模型压缩的一种常用的方法，不同于模型压缩中的剪枝和量化，知识蒸馏是通过构建一个轻量化的小模型，利用性能更好的大模型的监督信息，来训练这个小模型，以期达到更好的性能和精度。最早是由Hinton在2015年首次提出
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2024-08-21 09:43:52
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点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！来源 | towardsdatascience转自 | 新智元 编辑 | QJP、小...
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2021-07-22 16:12:03
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本文约4500字，建议阅读9分钟
该损失函数主要是用于降维中，即本来相似的样本，在经过降维（特征提取）后，在特征空间中，两个样本仍旧相似。1、Contrastive Loss简介对比损失在非监督学习中应用很广泛。最早源于 2006 年Yann LeCun的“Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping”，该损失函数主要是用于降
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2024-01-19 23:57:58
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code: https://github.com/google-research/simclr文章目录前言SimCLR框架性能理解表示的对比学习
原创
2022-06-27 17:02:56
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在机器学习或者深度学习中，都需要根据具体的模型和应用场景选择不同的损失函数。本文总结了几种不同的损失函数的定义和应用场景，并对比了不同损失函数的优缺点。一、基础知识损失函数（loss function）：用来估量模型预测值f(x）与真实值y的偏离程度，以下是选择损失函数的基本要求和高级要求：基本要求：用来衡量模型输出分布和样本标签分部之间的接近程度高级要求：在样本分布不均匀的情况下，精
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2023-11-13 22:54:16
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本文介绍了SimCLR框架，并使用它来预训练随机初始化权重的ResNet18。预训练是深度学习中使用的一种强大的技术，用于在大型数据集上 Yoga Wicaksana。
原创
2024-05-13 11:57:48
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0.机器学习分类机器学习中两种基本的学习范式：监督学习和无监督学习（林轩田课程中把机器学习范式分为监督学习、半监督学习、无监督学习以及强化学习）。监督学习利用大量的标注数据来训练模型，模型的预测和数据的真实标签产生损失后进行反向传播（计算梯度、更新参数），通过不断的学习，最终可以获得识别新样本的能力。无监督学习不依赖任何标签值，通过对数据内在特征的挖掘，找到样本间的关系，比如聚类相关的任务。有监督
对比表示学习新进展。
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2021-07-13 14:13:47
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Self-supervised Image Enhancement Network: Training with Low Light Images Only 论文传送门：https://arxiv.org/abs/2002.11300 代码传送门：https://github.com/hitzhangyu/Self-supervised-Image-Enhancement-Network-Trai
文 | Rukawa_Y编 | 智商掉了一地，Sheryc_王苏比 SimCLR 更好用的 Self-Supervised Learning，一起来看看吧！Self-Supervised Learning作为深度学习中的独孤九剑，当融汇贯通灵活应用之后，也能打败声名在外的武当太极剑。比如在NLP领域中，每当遇到文本分类的问题，BERT + funetuning的套路来应对，但是也正因为如此大家解决
原创
2023-05-02 10:19:55
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作者| 陈大鑫本文转载自AI科技评论近日，有位外国网友在Reddit上发帖称利用metacurate.io持续读取了2020年度arxiv上有关AI、机器学习、NLP和数据科学的大量论文资源。到2020年末，metacurate.io总共检索了94,000多个论文链接。
然后，汇总到一起，并根据7天的社交媒体热度对所有论文进行热度评分，最后选出来了十大arXiv热门论文，其中就有GPT-3、Sim
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2021-06-14 18:55:17
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