对比学习介绍Contrastive Learning
1. 无监督学习分类
- 生成式方法：以自编码器为代表，主要关注pixel label的loss。举例来说，在自编码器中对数据样本编码成特征再解码重构，这里认为重构的效果比较好则说明模型学到了比较好的特征表达，而重构的效果通过pixel label的loss来衡量。
- 对比式学习：着重于学习同类实例之间的共同特征，区分非同类实例之间的不同之处。不需要关注实例上繁琐的细节，只需要在抽象语义级别的特征空间上学会对数据的区分即可，因此模型以及其优化变得更加简单，且泛化能力更强。
2. 对比学习Contrastive Learning
2.1 介绍
对比学习（Contrastive Learning）是一种最近非常流行的自监督学习（Self-Supervised Learning）技术，它利用无标签训练数据生成的成对的增广数据（augmentations）去定义一个分类任务作为前置任务（pretext task），目的是学到一个足够好的深度表示（deep embedding）。
对比学习的前置任务则是将每一个实例（instance）作为一个类别（class），然后去学习一个不变的实例表示（invariant instance representation）。具体实现方式为，首先为每个实例生成一对样本，然后将它们输入一个编码器（encoder），然后利用对比损失（contrastive loss）去训练这个编码器。这个对比损失会鼓励，由同一个实例产生的正样本对的表示（embeddings）互相靠近，而由不同实例产生的负样本对的表示互相远离。
对比学习的目标是学习一个编码器，此编码器对同类数据进行相似的编码，并使不同类的数据的编码结果尽可能的不同。
2.2 正负样本选择（单个正样本+多个负样本）
Contrastive Methods主要的难点在于如何构造正负样本。
Contrastive Predictive Coding （CPC）
对于语音和文本，可以充分利用了不同的 k 时间步长来采集正样本，而负样本可以从序列随机取样来得到。对于图像任务，可以使用 pixelCNN 的方式将其转化成一个序列类型
具体的：给定声音序列上下文Ct和Xt，我们推断预测Xt+1位置上的声音信号。此时，正样本Xt+1，负样本随机采样Xt*
Deep InfoMax
正样本就是图片的 global feature 和中间 feature map 上个的 local feature，而负样本就是另外一张图片
Contrastive MultiView Coding
除了像上面这样去构建正负样本，还可以通过多模态的信息去构造。比如同一张图片的 RGB图 和 深度图去选择正样本，而且通过这个方式，每个 anchor 不仅仅只有一个正样本，可以通过多模态得到多个正样本。但是如何节省内存和空间获得大量的负样本仍然没有很好地解决。
SimCLR
如果一个批包含N个图像，那么对于每个图像，我们将得到2个表示，这总共占2*N个表示。对于一个特定的表示x，有一个表示与x形成正对（与x来自同一个图像的表示，通过旋转、裁剪、剪切、噪声、模糊、Sobel滤波等数据增强方式），其余所有表示（正好是2*N–2）与x形成负对。
Supervised Contrastive Learning
有标签数据集，除了同一图像不同表示作为正样本，同类别的数据也作为正样本；不同类别的数据作为负样本
2.3 损失函数Loss
Contrastive Loss:
W 是网络权重；Y是成对标签，如果X1，X2这对样本属于同一个类，Y=0，属于不同类则 Y=1。Dw 是 X1 与 X2 在潜变量空间的欧几里德距离。
InfoNCE Loss表示为： (增加了更多的不相似样本)
Supervised Contrastive Learning Loss:
具象化表示：
1） 计算相似度
2） Cross-Entropy
2.4 代码实现Loss
import torch
import torch.nn as nn
def similarity(q,k,queue):
T=0.07
# compute logits
# Einstein sum is more intuitive;相似度计算
# 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, queue])
# 正负样本拼接
# logits: Nx(1+K)
logits = torch.cat([l_pos, l_neg], dim=1)
# apply temperature 超参数
logits /= T
return logits
batch=32
N=15
im_q=torch.randn(batch,12)
im_k=torch.rand(batch,12)
im_neg=torch.rand(12,N) #队列中取N个作为负样本
# define loss function (criterion) and optimizer
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# compute output
output = similarity(im_q, im_k,im_neg)
# labels: positive key indicators 生成标签
labels = torch.zeros(output.shape[0], dtype=torch.long)
loss = criterion(output, labels)
reference：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/130914340
https://zhuanlan.zhihu.com/p/346686467
https://zhuanlan.zhihu.com/p/141172794