天煜科技网站建设,ppt模板下载的网站有哪些,设计制作简单的手机网站,深圳专业网站建设排名文章目录 区别联系具体概念孪生网络#xff08;Siamese Networks#xff09;对比学习#xff08;Contrastive Learning#xff09; 总结 区别
孪生网络是一种特定的神经网络结构#xff1b;对比学习是一种学习策略#xff0c;它试图让模型学习如何区分正样本对#xff… 文章目录 区别联系具体概念孪生网络Siamese Networks对比学习Contrastive Learning 总结 区别
孪生网络是一种特定的神经网络结构对比学习是一种学习策略它试图让模型学习如何区分正样本对相似和负样本对不相似。
联系
在自我监督学习或无监督学习中这两种方法常常一起使用。一些自我监督学习的算法如 SimCLR、MoCo、BYOL、SimSiam等实际上就是使用孪生网络并结合对比学习的策略。
具体概念
孪生网络Siamese Networks
这种网络架构通常由两个或更多并行的子网络组成这些子网络共享权重并行工作。它们将输入样本转换为嵌入空间在这个空间中相似的样本被映射到接近的位置不相似的样本被映射到远离的位置。这种网络常用于一些需要衡量样本相似性的任务如人脸验证、图像检索等。
对比学习Contrastive Learning
这种学习策略试图让模型学习区分正样本对相似和负样本对不相似。训练过程中模型被鼓励将正样本对映射到嵌入空间中的接近位置将负样本对映射到远离的位置。对比学习可以使用各种网络架构包括但不限于孪生网络。
总结
孪生网络可以用于对比学习它们可以有效地处理正负样本对并学习如何将它们分别映射到嵌入空间的接近和远离的位置。然而孪生网络并不只用于对比学习它们也可以用于其他任务如一次性学习、人脸识别等。同样对比学习也不仅可以使用孪生网络还可以使用其他类型的网络架构。
