MoCo 动量对比学习——一种维护超大负样本训练的框架

MoCo，即动量对比学习，是一种在处理超大规模负样本训练中的关键框架。在大数据环境下，如大型互联网公司，对比学习因其在表征学习中的优越性能而备受关注。核心问题在于如何有效地找到并利用足够的负样本来训练模型，使其能够区分正负样本。Kaiming He在其论文MoCo中提出，对比学习可以看作是“字典查询”，...

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本文主要研究了MoCo v3的训练方法，其与MoCo v2的主要区别在于将ResNet替换为ViT，并加入了一些小的改进。作者放弃了前两个版本所使用的记忆库，选择增大batch size进行端到端的训练，同时使用动量更新方式迭代其中一个编码器的参数。三个版本在ResNet-50基础上精度的对比显示，MoCo v3在额外预测端的增加...

在对比学习的实践中，MOCO（Memory Contrastive Optimization）是一种无监督方法，通过增加负样本的数量，进一步提高模型的性能。MOCO通过维护一个大的负样本队列，使用动量更新策略更新负样本编码器，而梯度不会回流到负样本编码器，避免了梯度消失或爆炸的问题。这种策略使得模型能够有效地利用更多的负样本，从...

进入第二阶段，MOCO和simCLR两位主角MOCO v1和v2，将对比学习方法归纳为字典查询问题，引入队列和动量编码器，显著提升性能。SimCLR v1和v2通过增强数据增强、投影层和更长的训练周期，优化了模型。MOCO v2则借鉴了SimCLR的优点，优化了模型细节。SimCLR v2引入了半监督学习流程，通过大模型预训练和微调相...

SimCLR提出了一种简单的视觉表示对比学习框架；Wang和Isola的研究深入理解了对比学习通过超球上的对齐和均匀性进行表示学习；Moco系列通过动量对比实现无监督视觉表示学习；SwAV则通过对比聚类分配进行无监督学习；BYOL和其后续工作展示了自监督学习的新方法；Barlow Twins强调通过减少冗余度进行自我监督学习。参考...

文章采用了类似MOCO的方法，通过动量编码器维护不同小批量样本的大队列。动量编码器在更新时应用动量公式以平滑更新权重。文章的主要思想是在mini-batch中进行样本、对应的pair和负样本的对比学习，对image->text和text->image都执行了这一操作。文章还提到了一个前作“Bridging Vision and Language by ...

无监督学习在早期的auto-encoder和图像预处理预测任务后，随着对比学习的兴起，如Moco和Simclr，取得了显著进步。它们通过对比同一图像不同处理后的特征，通过最小化正样本距离和最大化负样本距离来优化模型，从而在无标注数据上实现优秀性能。Moco的核心在于设计了一个维护历史batch特征的队列，利用momentum-...

具体而言，Wespeaker 支持三种自监督学习算法：SimCLR、MoCo 和 DINO。SimCLR 是基于对比学习的经典框架，通过在每个 batch 中随机截取两个片段并进行不同数据增强，构造正负样本对进行优化。MoCo 则通过引入记忆银行和动量编码器，以在有限算力条件下提高性能。DINO 则不依赖负样本进行优化，通过最大化正...

对比学习通过增加负例的数量来优化任务难度，但简单的增加批量大小受限于GPU内存。MoCo（Momentum Contrast）模型通过引入动量更新机制来解决这一问题，使用动量方式更新编码器参数，使得每次入队的新编码尽量与旧编码保持一致。SimCLR（Hinton组在2020年2月提出的工作）在MoCo的基础上，直接提高了7个点的性能，...

然后，作者设计了三个级别的跨模态交互作为 COTS 的预训练目标。具体来说，实例级交互通过动量跨模态对比学习来对齐配对图像和文本的全局特征，其灵感来自单模态 MoCo。为了模拟比实例级对齐更紧密的交互，作者提出设计一个蒙面视觉语言建模（MVLM）损失来增强token级交互。 MVLM 有两部分：跨模态掩蔽视觉...