对比学习方法，其源代码。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
对比学习方法能够支持更广泛的内容进行第三方PyTorch实现，具体请参考“可用内容”部分。为了探索其潜力，我们利用SimCLR进行对比学习的预训练过程，并结合停止梯度在线线性评估技术，充分利用Pytorch闪电登录和默认收益（包括多GPU训练以及混合精度等优化）。此外，我们还在GPU设备上收集负样本，以模拟更大的批次大小，尽管这些负样本的梯度不会在GPU上更新。为了进一步提升数据加载速度，我们采取了增加GPU内存使用量的策略。SimCLR的多分辨率图像处理能力也得到了应用。同时，SimCLR与预训练后线性评估相结合，通常能够获得1-1.5%的准确度提升。该方法在结果模型、方法、数据集、时代、批温以及大规模监督下都表现出色，尤其在在线线性评估和预训练后线性评估方面展现出优势。具体而言，Resnet18与SimCLR在Imagenet-100数据集上，使用100、256的参数规模和0.2的批温时分别取得了70.74和71.02的准确率。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

contrastive-learning: 对比学习源码详解

优质

本项目深入解析对比学习算法的核心原理与实践应用，并提供详细的代码示例和注释，旨在帮助研究者快速掌握相关技术。对比学习方法支持更多内容的第三方Pytorch实现（请参阅“可用内容”部分）。使用SimCLR进行对比学习预训练，并通过停止梯度进行在线线性评估。该实现采用PyTorch Lightning，具备多GPU训练、混合精度等特性。在GPU设备上收集负样本以模拟更大的批次大小（尽管梯度不会在GPU上流动），并加快数据加载速度（虽然会使用更多GPU内存）。此外还支持SimCLR多分辨率裁剪以及预训练后线性评估功能（通常可提高1-1.5%的准确率点）。以下为具体实验结果和模型配置： | 结果 | 模型 | 方法 | 数据集 | 时代 | 批次大小 | 温度参数 | |---------|------------|----------|-------------|--------|----------|----------| | 监督下在线线性评估预训练后线性评估结果：70.74% | Resnet18 SimCLR Imagenet-100 100 256 0.2 | | 预训练后线性评估结果：71.02% | :check_mark_button: | 此表格展示了在特定配置下，使用ResNet18模型和SimCLR方法针对Imagenet-100数据集进行对比学习预训练，并采用监督下的在线线性和预训练后的线性评估的性能表现。

Python中的统计学习方法及其代码实现

优质

《Python中的统计学习方法及其代码实现》是一本介绍如何使用Python进行统计学习和机器学习实践的书籍。书中详细讲解了各种算法原理，并提供了丰富的示例代码，帮助读者理解和应用这些技术解决实际问题。该书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，尤其侧重于监督学习的方法。书中详细讲解了感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等技术。除了第一章概论以及最后一章总结之外，每一章节都集中介绍了一种特定的方法。书中从具体问题或实例出发，逐步深入地解释了各种统计学习方法的思路，并提供了必要的数学推导过程，使读者能够更好地理解这些方法的本质并学会如何应用它们。为了满足那些希望进一步研究和探索相关领域的读者需求，本书还简要介绍了相关的前沿研究成果，并提供了一些习题以及主要参考文献供读者查阅。

LMS_RLS_RLSLMS对比_RLS学习曲线_LMSRLS对比_trunkiuv

优质

本研究探讨了LMS与RLS算法在不同场景下的性能差异，并分析了RLS的学习收敛特性。通过对比实验，揭示了两种方法的优劣及适用范围。这段文字描述了一个关于LMS（Least Mean Squares）和RLS（Recursive Least Squares）算法对比的仿真实验。实验包括了在不同信噪比和不同步长条件下，两种算法学习曲线的对比图。代码可以运行。

自监督学习综述：生成与对比方法分析

优质

本文综述了自监督学习中的生成和对比两类主流方法，深入探讨各自特点及应用场景，旨在为相关研究提供理论参考。近年来，自监督学习作为一种新兴的学习方法，在表征学习方面取得了显著成就。这种方法利用输入数据本身作为监督信号，并使几乎所有类型的下游任务受益。

文本对比源代码-LCS

优质

LCS（最长公共子序列）算法用于找出两个或多个字符串中共有的最长子序列。在软件开发与生物信息学中广泛应用，帮助开发者和科研人员高效地进行文本比较与分析。使用LCS算法来对比文本段落档，并可以扩展支持Word等格式文件的比对功能。

无监督学习中五种聚类算法的对比分析及源码

优质

本文对无监督学习中的五种主流聚类算法进行详细比较与分析，并提供相关源代码，便于读者理解和应用。 “无监督学习的中期工作.pdf”文件包含了关于五个不同聚类算法在无监督学习中的比较报告及结果分析。该文档详细探讨了各种方法之间的差异，并提供了详实的数据支持其结论。

PyContrast: 基于PyTorch的对比学习方法实现；优秀学习论文推荐列表

优质

PyContrast 是一个基于 PyTorch 的库，专注于实现先进的对比学习方法。此项目不仅提供了多种预训练模型，还附有精选的学习资源和研究论文推荐列表，助力研究人员深入理解与实践对比学习技术。 PyContrast这个仓库列出了最新的对比学习论文，并包括了许多代码实现。你可以在这里找到很棒的对比学习论文清单。此外，还有关于SoTA方法（如InstDis、CMC、MoCo等）的参考实现以及ImageNet无监督预训练模型的一组集合供你使用。在物体检测任务中，在PASCAL VOC和COCO数据集上进行实验时发现，这些无监督的预训练模型的表现优于传统的监督学习方法。

PB源代码对比工具(PBL)

优质

PBL是一款专业的PB（PowerBuilder）源代码对比工具，能够高效地帮助开发者识别和管理不同版本之间的差异，提升开发效率。 PBL与PB源代码的比较分析 PBL与PB源代码的比较分析 PBL与PB源代码的比较分析

MATLAB中不同功率谱绘制方法及其对比

优质

本文探讨了在MATLAB环境下多种功率谱密度估计方法的应用与特性，并对其进行了详细的比较分析。本段落将探讨并比较在MATLAB中绘制各种功率谱的方法。我们将详细介绍不同的技术，并通过实例展示每种方法的应用与特点。通过对这些不同画法的分析对比，读者可以更好地理解如何根据具体需求选择合适的功率谱绘图方式。

线性方程组的数值求解——雅克比迭代法及其源代码.rar

优质

本资源介绍并提供了用于求解线性方程组的雅克比迭代法的详细说明和源代码。适合学习数值分析及编程实践的学生与工程师使用。雅克比迭代法求解线性方程组的C++源代码可以结合相关文章进行学习，这些文章通常会提供详细的解释及输出结果示例。通过这种方式，可以帮助读者更好地理解如何实现和应用该算法来解决具体问题。