論文の概要: Global Contrastive Batch Sampling via Optimization on Sample Permutations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12874v4
• Date: Wed, 7 Jun 2023 04:38:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 20:03:05.767975
• Title: Global Contrastive Batch Sampling via Optimization on Sample Permutations
• Title（参考訳）: サンプル置換の最適化によるグローバルコントラストバッチサンプリング
• Authors: Vin Sachidananda, Ziyi Yang, Chenguang Zhu
• Abstract要約: Global Contrastive Batch Sampling (GCBS) はバッチ割り当て問題に対する効率的な近似である。 GCBSは、文の埋め込みやコード検索タスクにおける最先端のパフォーマンスを改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.72288652451881
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Contrastive Learning has recently achieved state-of-the-art performance in a wide range of tasks. Many contrastive learning approaches use mined hard negatives to make batches more informative during training but these approaches are inefficient as they increase epoch length proportional to the number of mined negatives and require frequent updates of nearest neighbor indices or mining from recent batches. In this work, we provide an alternative to hard negative mining, Global Contrastive Batch Sampling (GCBS), an efficient approximation to the batch assignment problem that upper bounds the gap between the global and training losses, $\mathcal{L}^{Global} - \mathcal{L}^{Train}$, in contrastive learning settings. Through experimentation we find GCBS improves state-of-the-art performance in sentence embedding and code-search tasks. Additionally, GCBS is easy to implement as it requires only a few additional lines of code, does not maintain external data structures such as nearest neighbor indices, is more computationally efficient than the most minimal hard negative mining approaches, and makes no changes to the model being trained.
• Abstract（参考訳）: コントラスト学習は最近、幅広いタスクで最先端のパフォーマンスを達成している。 多くの対照的な学習アプローチは、訓練中にバッチをより有益にするためにマイニングハードネガティブスを使用するが、これらのアプローチは、マイニングされたネガティブ数に比例するエポック長を増加させ、近辺のインデックスや最近のバッチからのマイニングの頻繁な更新を必要とするため、非効率である。 本研究では,強負のマイニングの代替としてGCBS(Global Contrastive Batch Sampling)を提案する。これは,グローバルとトレーニングの損失のギャップを上限とするバッチ割当問題に対して,対照的な学習条件で,$\mathcal{L}^{Global} - \mathcal{L}^{Train}$という,効率的な近似手法である。 実験により, GCBSは文の埋め込みやコード検索作業における最先端のパフォーマンスを向上させる。 さらに、GCBSは、数行のコードしか必要とせず、近隣のインデックスのような外部データ構造を維持しておらず、最も最小限の負のマイニングアプローチよりも計算効率が良く、訓練中のモデルに変更を加えることはないため、実装が容易である。

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