多视图动量对比学习算法
Multi-view momentum contrast learning algorithm
河海大学 理学院, 南京 211100
摘要
比较同一图像不同增强的相似性是对比学习取得显著成果的关键。传统对比学习方法使用了图像的两个不同视图，为了学习到图像更多的信息以提高分类准确率，在MoCo（momentum contrast for unsupervised visual representation learning）的基础上，提出了一种多视图动量对比学习算法。每次迭代中，对于图像的多个数据增强分别使用一个查询编码器和多个动量编码器进行特征提取，使得本次迭代可以使用更多的数据增强和负样本。使用优化的噪声对比估计（InfoNCE）来计算损失，使得查询编码器能得到更有益于下游任务的特征表示。对查询编码器使用梯度回传更新网络，对各动量编码器使用改进的动量更新公式以提高模型的泛化能力。实验结果表明，使用多视图动量对比学习可以有效提高模型的分类准确率。
基金项目
云南省重大科技专项(202002AE090010)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.07.0344
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 354-358
文章编号: 1001-3695(2023)02-006-0354-05
发布历史
[2022-09-23] 优先出版
[2023-02-05] 印刷出版
引用本文
李永财, 刘向阳. 多视图动量对比学习算法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (2): 354-358. (Li Yongcai, Liu Xiangyang. Multi-view momentum contrast learning algorithm [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (2): 354-358. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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