对比学习（Contrastive Learning）的理解

参考网址：https://blog.csdn.net/yyhaohaoxuexi/article/details/113824125

一、Info Noise-contrastive estimation(Info NCE)

1.1 描述

  InfoNCE在MoCo中被描述为：

 

1.2 实现

  MoCo源码的\moco\builder.py中，实现如下：

# compute logits
	# Einstein sum is more intuitive
	# positive logits: Nx1
	l_pos = torch.einsum('nc,nc->n', [q, k]).unsqueeze(-1)
	# negative logits: NxK
	l_neg = torch.einsum('nc,ck->nk', [q, self.queue.clone().detach()])
	
	# logits: Nx(1+K)
	logits = torch.cat([l_pos, l_neg], dim=1)
	
	# apply temperature
	logits /= self.T
	
	# labels: positive key indicators
	labels = torch.zeros(logits.shape[0], dtype=torch.long).cuda()
	...
	return logits, labels

 这里的变量logits的意义我也查了一下：是未进入softmax的概率

这段代码根据注释即可理解：l_pos表示正样本的得分，l_neg表示所有负样本的得分，logits表示将正样本和负样本在列上cat起来之后的值。值得关注的是，labels的数值，是根据logits.shape[0]的大小生成的一组zero。也就是大小为batch_size的一组0。
 

接下来看损失函数部分，\main_moco.py：

# define loss function (criterion) and optimizer
    criterion = nn.CrossEntropyLoss().cuda(args.gpu)
    ...
    # compute output
    output, target = model(im_q=images[0], im_k=images[1])
    loss = criterion(output, target)

这里直接对输出的logits和生成的labels计算交叉熵，然后就是模型的loss。这里就是让我不是很理解的地方。先将疑惑埋在心里～

 

二、HCL

2.1 描述

 在文章《Contrastive Learning with Hard Negative Samples》中描述到，使用负样本的损失函数为：

其实本质上适合InfoNCE一个道理，都是mean(-log(正样本的得分/所有样本的得分))。 

2.2 实现

  但是在这篇文章的实现中，\image\main.py：

def criterion(out_1,out_2,tau_plus,batch_size,beta, estimator):
	# neg score
	out = torch.cat([out_1, out_2], dim=0)
	neg = torch.exp(torch.mm(out, out.t().contiguous()) / temperature)
	old_neg = neg.clone()
	mask = get_negative_mask(batch_size).to(device)
	neg = neg.masked_select(mask).view(2 * batch_size, -1)
	
	# pos score
	pos = torch.exp(torch.sum(out_1 * out_2, dim=-1) / temperature)
	pos = torch.cat([pos, pos], dim=0)
	
	# negative samples similarity scoring
	if estimator=='hard':
	    N = batch_size * 2 - 2
	    imp = (beta* neg.log()).exp()
	    reweight_neg = (imp*neg).sum(dim = -1) / imp.mean(dim = -1)
	    Ng = (-tau_plus * N * pos + reweight_neg) / (1 - tau_plus)
	    # constrain (optional)
	    Ng = torch.clamp(Ng, min = N * np.e**(-1 / temperature))
	elif estimator=='easy':
	    Ng = neg.sum(dim=-1)
	else:
	    raise Exception('Invalid estimator selected. Please use any of [hard, easy]')
	    
	# contrastive loss
	loss = (- torch.log(pos / (pos + Ng) )).mean()
	
	return loss

可以看到最后计算loss的公式是：

loss = (- torch.log(pos / (pos + Ng) )).mean()

 的确与我上文中的理解相同，可是为什么这样的实现，没有用到全0的label呢？

三、文字解释

  既然是同一种方法的两种实现，已经理解了第二种实现(HCL)。那么，问题就出在了：不理解第一种实现的label为何要这样生成? 于是乎，查看交叉熵的计算方式：

交叉熵的label的作用是：将label作为索引，来取得 x x x中的项( x [ c l a s s ] x[class] x[class])，因此，这些项就是label。而倘若label是全0的项，那么其含义为： x x x中的第一列为label（正样本），其他列就是负样本。然后带入公式(3)中计算，即可得到交叉熵下的loss值。

而对于HCL的实现方式，是直接将InfoNCE拆解开来，使用正样本的得分和负样本的得分来计算。

四、代码解释

  首先，生成pos得分和neg的得分：

 

 

注意，这里省略了生成的特征，直接生成了得分，

4.1 Info NCE

 

4.2 HCL

 

嗒哒～两者的结果“一模一样”(取值范围导致最后一位不太一样)