論文の概要: EqCo: Equivalent Rules for Self-supervised Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01929v3
• Date: Mon, 15 Mar 2021 04:53:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 21:59:55.587906
• Title: EqCo: Equivalent Rules for Self-supervised Contrastive Learning
• Title（参考訳）: eqco: 自己教師付きコントラスト学習の等価ルール
• Authors: Benjin Zhu, Junqiang Huang, Zeming Li, Xiangyu Zhang, Jian Sun
• Abstract要約: 本稿では,InfoNCEをベースとしたコントラスト学習フレームワークにおいて,負のサンプル数と無関係に自己教師型学習を実現する手法を提案する。 InfoMaxの原理に着想を得て、負のペアの数に応じて、対照的な損失のマージン項を適応的にスケールする必要があることを指摘する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.45848885547754
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a method, named EqCo (Equivalent Rules for Contrastive Learning), to make self-supervised learning irrelevant to the number of negative samples in InfoNCE-based contrastive learning frameworks. Inspired by the InfoMax principle, we point that the margin term in contrastive loss needs to be adaptively scaled according to the number of negative pairs in order to keep steady mutual information bound and gradient magnitude. EqCo bridges the performance gap among a wide range of negative sample sizes, so that we can use only a few negative pairs (e.g. 16 per query) to perform self-supervised contrastive training on large-scale vision datasets like ImageNet, while with almost no accuracy drop. This is quite a contrast to the widely used large batch training or memory bank mechanism in current practices. Equipped with EqCo, our simplified MoCo (SiMo) achieves comparable accuracy with MoCo v2 on ImageNet (linear evaluation protocol) while only involves 4 negative pairs per query instead of 65536, suggesting that large quantities of negative samples might not be a critical factor in InfoNCE loss.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,EqCo (Equivalent Rules for Contrastive Learning) という手法を提案する。 InfoMaxの原理に着想を得た結果,相対的損失の限界項は負の対の数に応じて適応的にスケールする必要があることが示唆された。 EqCoは、幅広い負のサンプルサイズ間のパフォーマンスギャップを橋渡しし、少数の負のペア(例えばクエリ毎に16)しか使用せず、ImageNetのような大規模ビジョンデータセットで自己教師付きコントラストトレーニングを実行できるが、精度の低下はほとんどない。 これは、現在のプラクティスで広く使われている大規模バッチトレーニングやメモリバンクメカニズムとはかなり対照的である。 EqCoを組み込んだシンプルなMoCo(SiMo)は、ImageNet(線形評価プロトコル)上でMoCo v2と同等の精度を実現していますが、クエリ毎に65536ではなく4つの負のペアしか必要とせず、大量の負のサンプルがInfoNCE損失の重要な要因ではないことを示唆しています。

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