对比学习系列论文SDCLR(一)-Self-Damaging Contrastive Learning论文的概括
1.研究背景(研究的问题)
一切的大背景是对比学习大发展
- 1.传统深度学习当中就存在这个问题。
- 2.虽然之前的工作指出,对比学习受到长尾问题影响比较小;但是作者实验发现长尾问题可能对对比学习影响更大。
- 3.因为我们在无监督学习当中没有有效的分类标签,所以传统的解决长尾问题的方法可能并不奏效。(大约隐含的就是还是得需要我们来解决这个问题)
2.使用方法(包含解决思路)
- 1.使用传统的simCLR的结构,最后也接正常的对比损失函数。
- 2.由于剪枝很容易剪掉不经常出现的长尾数据,这样就导致我们可以借助这个特点发现长尾数据。
- 3.我们通过剪枝获得不同的模型,这个模型忘记了长尾数据,之后使用对比损失函数让他和原来的网络拉近一点。这个拉近的过程其实就无形的强化了长尾数据。
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