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
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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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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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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--NeoZng【neozng1@hnu.edu.cn】IOU loss family在之前训练bbox regression分支的时候，我们只利用了回归得到的角点与GT角点坐标差的模值（若是利用中心点和长宽也类似，用MAE、RMSE、Smooth L1等LF），仔细思考一下就会发现这存在一些问题：实际评价检测效果的时候使用的指标是IOU，但显然我们loss的设计目标和评价指标不等价，多个检测框可
随手写了备忘录居然还被cver转载了--------------------------------------------------最近刚开始用pytorch不久，陆陆续续踩了不少坑，记录一下，个人感觉应该都是一些很容易遇到的一些坑，也在此比较感谢帮我排坑的小伙伴，持续更新，也祝愿自己遇到的坑越来越少。首先作为tensorflow的骨灰级玩家+轻微强迫症患者，一路打怪升级，从0.6版本用到1.
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2024-01-17 17:11:02
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# 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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在进行神经网络训练时，很多同学都不太注重损失函数图和损失函数的优化算法的理解，造成的结果就是：看起来效果不错，但是不知道训练的参数是否合理，也不知道有没有进一步优化的空间，也不知道初始点的选择是否恰当。本篇文章着重介绍神经网络损失函数最小化过程中使用的优化算法，前面先对梯度下降法进行介绍，后面介绍梯度下降法中使用的几种优化算法，中间穿插着自变量的更新轨迹和损失函数图像的讲解，以期同学们对损失函数相
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2024-09-24 15:01:34
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选自arXiv，作者：Y Srivastava、V Murali、S R Dubey，机器之心编译，参与：路、淑婷。
人脸识别是当前手机设备中使用最广泛的生物识别特征之一。而损失函数在训练用于人脸识别的 CNN 过程中有重要作用。因此，本文对用于人脸识别的多种损失函数进行了性能对比。
无约束人脸识别是计算机视觉领域中最难的问题之一。人脸识别在罪犯识别、考勤系统、人脸解锁系统
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2024-09-11 20:12:48
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文章目录一、传统contrastive loss二、WDMC loss(DASNet)1.应用于变化检测的contrastive loss变形 一、传统contrastive loss对比损失是一种降维学习方法，它可以学习一种映射关系，这种映射关系可以使得在高维空间中，相同类别但距离较远的点，通过函数映射到低维空间后，距离变近，不同类别但距离都较近的点，通过映射后再低维空间变得更远。
# 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
本文目的在于记录无监督光流估计如何构建损失函数。主要用于自己的研究项目，并且因为处于刚入门的阶段，因此一些内容可能描述存在问题。(文内的公式可在参考文献处找到)目录无监督光流估计损失函数的提出光度损失 photometric loss 基本的光度损失Charbonnier lossSSIMCensus loss平滑损失 smooth loss增强正则化损失 augmentation re
1. 综述损失函数（Loss Function)是用来评估模型好坏程度，即预测值f(x)与真实值的不一致程度，通常表示为L(Y, f(x))的一个非负的浮点数。比如你要做一个线性回归，你拟合出来的曲线不会和原始的数据分布是完全吻合（完全吻合的话，很可能会出现过拟合的情况），这个差距就是用损失函数来衡量。那么损失函数的值越小，模型的鲁棒性也就越好，对新数据的预测能力也就越强。通常提到损失函数，我们不
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2023-10-24 21:38:15
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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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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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作者|Samrat Saha 编译|VK |Towards Datas Science Supervised Contrastive Learning这篇论文在有监督学习、交叉熵损失与有监督对比损失之间进行了大量的讨论，以更好地实现图像表示和分类任务。让我们深入了解一下这篇论文的内容。 论文指出
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2020-10-03 17:26:00
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# 焦点损失（Focal Loss）在PyTorch中的应用
在深度学习领域，目标检测和图像分类任务面临着类别不平衡的问题。特别是在某些场景中，容易分类的样本数量大大超过困难样本。为了解决这个问题，Focal Loss（焦点损失）被提出，特别适合处理这种类别不平衡的问题。本文将深入探讨焦点损失的原理及其在PyTorch中的实现。
## 什么是焦点损失？
焦点损失是由Tsung-Yi Lin等
caffe总结（七）导言对比损失函数（Contrastive loss）多项式逻辑损失函数（Multinomial Logistic Loss）Sigmoid 交叉熵损失函数（Sigmoid Cross Entropy Loss）Softmax+损失函数(Softmax With Loss)欧式距离损失函数（Euclidean Loss）铰链损失函数（Hinge Loss）信息增益损失函数（In
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2024-06-13 21:13:51
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