A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations论文笔记_simple framework for contrastive learning of repre

写在前面

大三狗第一次精读论文。随手记录，不喜勿喷。

本文主要思想

一个良好的数据增强方式对表征的提取是至关重要的。
不同的数据增强方式会影响正负例的设置，从而会影响我们获取到的表征，也就是我们从原图中获取到的信息。
增加一个非线性的转换器来让对比损失在一个新的latent space中计算。
这种方式可以让表征更多地保留原图的重要信息。
需要一个更大的batch size。
为了提供更加丰富的负例的数量。

框架

作者通过选择多种数据增强方式，并实验绘制了热力图选择了三种重要的数据增强方式。

最为重要的数据增强方式是随机裁剪、随机颜色扰乱、高斯模糊。其中颜色扰乱至关重要。

为什么颜色扰乱如此重要呢？可能是因为神经网络原本并没有提取到图片重要的信息，而是根据色彩风格来进行识别（被神经网络钻空子了）。

数据增强方式如此就确定为：随机裁剪必选，颜色扰乱、高斯模糊两者二选一这样两个增强方式。从而获得Xi和Xj。

然后再通过一个编码器f()将Xi和Xj映射到一个latent space当中，得到想要的表征h(i)。
但损失函数不在这个latent space当中进行计算。
再用一个非线性的转化函数g()将把h映射到一个新的latent space中，得到表征z(i)，在这个空间计算损失函数。

为什么在新的latent space当中计算损失函数呢？
作者给出假设：损失函数可能会导致提取出来的表征损失一部分信息。
作者做了一个小实验：他让h(i)和z(i)分别进行预测表征对应的图片的数据增强方式。

结果发现g(h(i))并不能很好地认识表征到底进行了哪种图片数据增强方式，可见z(i)其实损失了一部分数据增强的信息，因此用h(i)作为原图片的表征更加合适。

结论

作者实验发现他的框架得到的表征质量非常高，能够比较好的涵盖原图片的global feature，而不去关注一些噪音。