[发明专利]一种通过小批量采样改进对比学习的方法及装置在审
| 申请号： | 202211098643.5 | 申请日： | 2022-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN116168204A | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 唐杰;杨珍;黄庭霖;丁铭 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06V10/40 | 分类号： | G06V10/40;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/088 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种通过小批量采样改进对比学习的方法及装置，其中，该方法包括：获取实例数据集，利用实例数据集构建邻近图；在邻近图上对所述实例数据集中的实例进行预设数量采样，得到预设数量的训练数据；其中，训练数据用于学习实例的嵌入表示；将训练数据输入多种网络模型进行特征提取，得到训练实例特征；利用训练实例特征和损失函数对多种网络模型进行训练，并使用优化器更新模型参数得到训练好的多种网络模型。本发明通过连接在整个数据集上的相似实例，在邻近图上采样可以更好地探索全局hard负样本。在三个模态上呈现出显著的性能提升，证明了本采样方法的有效性和普遍性，还可以和其他的模型结合以提升模型性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 通过 批量 采样 改进 对比 学习 方法 装置 | ||
【主权项】：
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