Что такое контрастное обучение?

Сравнительное обучение — это тип обучения без учителя, при котором изучаются представления данных путем сравнения похожих и непохожих примеров. Цель состоит в том, чтобы научиться представлять данные таким образом, чтобы похожие экземпляры располагались близко друг к другу в пространстве представления, а разнородные экземпляры находились далеко друг от друга.

Как работает контрастное обучение?

Это похоже на то, как люди познают окружающий мир. Когда мы младенцы, мы учимся различать разные объекты, сравнивая их друг с другом. Например, мы узнаем, что кошка отличается от собаки, потому что у них разные черты, такие как форма ушей и длина хвоста.

В контрастном обучении модель глубокого обучения обучается изучать представление данных, которое фиксирует сходства и различия между различными примерами. Это делается с помощью контрастной функции потерь, которая измеряет сходство между парами примеров.

Одним из распространенных подходов к реализации контрастного обучения является использование сиамской сети. Сиамская сеть — это тип нейронной сети, состоящей из двух идентичных сетей, обученных прогнозировать одинаковый результат. Две сети получают разные примеры, а контрастная функция потерь используется для измерения сходства между предсказаниями двух сетей.

Применение контрастного обучения

Было показано, что контрастное обучение эффективно для множества задач, в том числе:

  • Поиск изображений: это задача поиска изображений, похожих на заданное изображение запроса.
  • Обучение с нулевым выстрелом: это задача научиться классифицировать изображения из нового класса без каких-либо помеченных данных из этого класса.
  • Кросс-модальный поиск: это задача поиска изображений, похожих на данное текстовое описание.

Полученные представления из контрастного обучения можно использовать в качестве функций для последующих задач, таких как классификация и кластеризация.

Случай использования с платформой SimCLR (Simple Contrastive Learning)

Давайте используем контрастное обучение для создания встраивания изображений. Мы будем использовать фреймворк SimCLR (Simple Contrastive Learning), который широко используется для этой цели. В этом примере мы будем использовать библиотеку tensorflow.

Required Libraries:
pip install tensorflow
pip install matplotlib
pip install scikit-learnp
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_sample_images
import numpy as np
# Load some sample images (You can replace this with your own dataset)
data = load_sample_images()
images = np.array(data.images, dtype=’float32') / 255.0
# Function to create augmented pairs of images
def create_augmented_pairs(images, batch_size):
 image_pairs = []
 for i in range(batch_size):
 # Pick a random image and its augmented version
 image1 = images[np.random.randint(0, len(images))]
 image2 = images[np.random.randint(0, len(images))]
# Randomly apply data augmentation to the images
 # (e.g., random cropping, flipping, brightness adjustments, etc.)
 # Augment image1 and image2 using the same transformations
 augmented_image1 = augment_image(image1)
 augmented_image2 = augment_image(image2)
image_pairs.append((augmented_image1, augmented_image2))
return np.array(image_pairs)
# Function to augment the images
def augment_image(image):
 # Apply data augmentation (you can add more augmentations as needed)
 return image
# Define the encoder network (e.g., a ResNet-based architecture)
def create_encoder(input_shape):
 base_model = tf.keras.applications.ResNet50(weights=None, include_top=False, input_shape=input_shape)
 return tf.keras.models.Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.layers[-1].output)
# Define the contrastive loss function
def contrastive_loss(y_true, y_pred, temperature=1.0):
 # Compute the pairwise cosine similarity between embeddings
 y_true = tf.expand_dims(y_true, -1)
 y_pred = tf.expand_dims(y_pred, -1)
 similarities = tf.linalg.matmul(y_true, y_pred, transpose_a=True) / temperature
 
 # Create a diagonal mask to exclude the self-similarity
 mask = 1 — tf.eye(tf.shape(y_true)[0])
 
 # Compute the contrastive loss using the InfoNCE (Normalized Cross Entropy) loss
 logits = similarities — tf.reduce_max(similarities, axis=1, keepdims=True)
 exp_logits = tf.exp(logits) * mask
 log_sum_exp = tf.reduce_sum(exp_logits, axis=1, keepdims=True)
 log_probs = logits — tf.math.log(log_sum_exp)
 loss = -tf.reduce_mean(tf.linalg.diag_part(log_probs))
 
 return loss
# Create the Siamese network for contrastive learning
def create_siamese_network(input_shape):
 input_image1 = tf.keras.Input(shape=input_shape)
 input_image2 = tf.keras.Input(shape=input_shape)
 
 encoder = create_encoder(input_shape)
 
 encoded_image1 = encoder(input_image1)
 encoded_image2 = encoder(input_image2)
 
 siamese_model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_image1, input_image2], outputs=[encoded_image1, encoded_image2])
 return siamese_model
# Main function for training
def train_contrastive_model(images, epochs=10, batch_size=32):
 input_shape = images[0].shape
siamese_model = create_siamese_network(input_shape)
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
 
 for epoch in range(epochs):
 image_pairs = create_augmented_pairs(images, batch_size)
 image1_batch = image_pairs[:, 0]
 image2_batch = image_pairs[:, 1]
 
 with tf.GradientTape() as tape:
 embeddings1, embeddings2 = siamese_model([image1_batch, image2_batch], training=True)
 loss = contrastive_loss(embeddings1, embeddings2)
 
 gradients = tape.gradient(loss, siamese_model.trainable_variables)
 optimizer.apply_gradients(zip(gradients,siamese_model.trainable_variables))
 
 print(f”Epoch {epoch+1}/{epochs}, Loss: {loss.numpy():.4f}”)
return siamese_model
# Example use case
if __name__ == “__main__”:

 # Assuming you have a dataset of images and they are loaded in the ‘images’ array
 siamese_model = train_contrastive_model(images, epochs=10, batch_size=32)
# Get embeddings for a new image using the trained model
 new_image = np.random.random((1, 224, 224, 3)) # Replace this with your new image
 new_embedding = siamese_model.predict([new_image, new_image])
 print(“Embedding for new image:”, new_embedding)

Обратите внимание, что в этом примере мы используем случайные изображения в демонстрационных целях. В реальном сценарии вы бы заменили массив images своим собственным набором данных, а функцию augment_image() фактическими методами увеличения данных (например, случайная обрезка, отражение, цветовое дрожание и т. д.), подходящими для ваших данных.

Кроме того, в зависимости от вашего набора данных и варианта использования вы можете поэкспериментировать с различными архитектурами кодировщика, методами увеличения данных и гиперпараметрами для достижения лучших результатов.

Преимущества и проблемы контрастного обучения

Вот некоторые из преимуществ использования контрастного обучения:

  • Его можно использовать для изучения представлений данных без меток. Это полезно для задач, где размеченных данных недостаточно или они дороги для получения.
  • Он может изучать представления данных, которые не зависят от изменений данных, таких как изменения освещения или точки обзора. Это полезно для задач, в которых данные не всегда идеально выровнены или непротиворечивы.
  • Он может изучать представления данных, которые являются дискриминационными. Это означает, что представления могут использоваться для различения разных классов данных.

Вот некоторые из проблем использования контрастного обучения:

  • Обучение модели контрастного обучения может быть дорогостоящим в вычислительном отношении.
  • Может быть трудно найти хорошую контрастную функцию потерь.
  • Производительность контрастной модели обучения может зависеть от выбора гиперпараметров.

В целом, контрастивное обучение — это мощная техника обучения без учителя в глубоком обучении. Было показано, что он эффективен для множества задач и, вероятно, станет более важным в будущем по мере увеличения доступности немаркированных данных.