文章目录

• 参考资料

总结
MoCo v3和DINO这两篇工作，从方法和模型角度上来说，其实它们跟第三阶段基本是一模一样的，主要就是融合了Vision Transformer

到这里就把过去两三年比较有代表性的对比学习的工作都串了一遍，这里我们就再画一张大图如下图所示，整体再快速的把这些工作再过一遍，看一下它们之间的联系与不同

• 从最开始的Inst Disc开始，它提出了个体判别的任务，而且它提出用一个 memory bank的外部数据结构去存储负样本，从而能达到一个又大又一致的字典去做对比学习

• 如果不用外部结构的话，另外一条路就是端到端的学习，也就是Inva Spread这篇论文做的，它就只用了一个编码器，从而可以端到端的学习，但因为受限于batch size 太小，所以说它的性能不够好

• CPC v1这篇论文提出了infoNCE这个loss，而且CPC v1是一个预测型的代理任务，不仅可以做图像，还可以去做音频、视频、文字和加强学习，是一个非常全能的结构

• 最后还有CMC这个工作，它就把两个视角的任务扩展到了多个视角，从而给接下来多视角或者多模态的这个对比学习打下了铺垫

• 另外还有一篇论文deep cluster并没有讲，它是基于聚类学习的，当时还没有用对比学习

• 接下来就进入了第二阶段，第二阶段主要是MoCo v1开始，它算是Inst Disc的一个延伸性工作，它把memory bank变成了一个队列，然后把动量更新特征，变成了动量更新编码器，从而能预训练一个很好的模型

• MoCo也是第一个能在很多视觉的下游任务上，让一个无监督预训练的模型比有监督预训练模型表现好的方法，它属于使用外部数据结构的

• 自然端到端的学习肯定也有延伸性的工作，也就是SimCLR v1，SimCLR v1跟Inva Spread方法是很像的，但是它用了很多的技术，比如说加大了batch size，用了更多的数据增强，加了一个projection head，训练的更长时间，总之所有的这些技术堆起来让SimCLR在ImageNet取得了非常好的的结果

• 然后CPC v1把这些技术也全都拿来用了一遍，CPC v2就直接比CPC v1在ImageNet 上高了30多个点

• 最后CMC把这些都分析一下，提出了一个info Min的这个原则，它说两个样本或者两个视角之间的互信息，要不多不少才是最好的

• 然后MoCo的作者看到SimCLR用的这些技术确实都很管用，所以就把这些即插即用的技术拿过来用在MoCo上，就有了MoCo v2，MoCo v2的效果就比MoCo v1和SimCLR v1都要好

• 然后SimCLR的作者也对模型进行了一些改动，得到了SimCLR v2，但SimCLR v2主要是去做半监督学习的

• 之前提deep cluster主要就是为了引出SwAV，SwAV就是把聚类学习和对比学习结合起来的一个工作，也取得了不错的结果，但它这个不错的结果主要是来自于它提出的multi crop的技术，如果没有这个技术，它其实跟SimCLR或者MoCo v2的结果都是差不多的

• 第三阶段就来到了BYOL这个方法，因为处理负样本实在是太过麻烦，所以BYOL就说能不能不要负样本，能不能不去跟负样本做对比，结果它们发现还真行，就自己跟自己学，把一个对比任务变成一个预测任务就可以了，而且目标函数也很简单，不再使用info NCE，而是用一个简单的mse loss就可以训练出来

• 但是大家都觉得很不可思议，所以立马就有一篇这个博文出来，它们就假设说BYOL能够工作主要是因为有batch norm，这个batch norm提供了一种隐式的负样本，所以BYOL 能够正常训练而不会模型坍塌

• 但是 BYOL 的作者很快就又发了另外一篇论文叫BYOL v2，通过做了一系列实验以后，最后说batch norm只是帮助了模型的训练，如果能用另外一种方式能提供一个更好的模型初始化，BYOL不需要batch norm提供的那些batch的统计量照样能工作，就把之前博客里提出来假设给打破了，但它们提出的其实也只是另外一个新的假设

• 紧跟着BYOL，SimSiam 就出来了，SimSiam就把之前的工作都总结了一下，因为它觉得之前的这些论文都在一点一点往上堆技术，那如果堆的太多了就不好分析了，这个领域也就不好再推进下去了，所以SimSiam就化繁为简，又提出来一个很简单的孪生网络的学习方法，它既不需要用大的batch size，也不需要用动量编码器，也不需要负样本，然后照样能取得不错的结果，SimSiam提出的假设就是说stop gradient这个操作是至关重要的，因为有这个操作的存在，所以SimSiam可以看成是一种EM算法，通过逐步更新的方式避免模型坍塌

• 另外还有一篇工作叫barlow twins，它主要就是更换了一个目标函数，把之前大家做的这种对比或者预测变成了两个矩阵之间去比相似性，因为它已经是21年3月提出来的，所以很快就淹没在了Vision Transformer这波洪流之中

• 最后第四阶段就来到了Vision Transformer，主要讲的两个工作就是MoCo v3和DINO，其实都是把骨干网络从残差换成了ViT，主要学习的方法其实是没有改变的

• 但是换成Vision Transformer以后，面临的问题都是训练不稳定或者不好训练，所以他们就提出了各自的方法：MoCo v3提出来把patch projection layer冻住，DINO就提出把teacher网络的输出先做一下归一化，做一下centering。这2种方式都能有效的提高模型训练的稳健性，防止模型坍塌，让Vision Transformer用自监督的方式也能训练的很好

• 到此，又把所有的这些工作快速的串了一遍，现在对比学习还是一个很火的方向，虽然说可能没有Vision Transformer那么火，而且尤其是MAE火爆了以后，大家都去尝试掩码学习，而不是去尝试对比学习了，所以说对比学习又从一个火爆发展期变成了一个发展潜伏期

• 但是我对它的前途还是非常看好的，毕竟多模态的对比学习还是一个主流，CLIP的效果就很好，下次也会讲到CLIP这篇工作，而且在多模态里面，图像和文本对之间的对比学习loss还是一个标准的目标函数，基本上所有的工作都有在用，而且对比学习它属于一个想法而不是具体的一个工作，它在几十年之前就已经提出来了，所以接下来我们应该还是会看到很多对比学习的工作的，我很期待对比学习跟其它方法的结合

参考资料

太精彩了——对比学习论文综述【论文精读】

---

文字稿：
对比学习论文综述 第1，2阶段【论文精读】

对比学习论文综述 第三阶段----不用负样本

对比学习论文综述 第四阶段----transformer + 总结

标签：精读,SimCLR,综述,论文,学习,v1,MoCo,对比
来源： https://blog.csdn.net/weixin_43154149/article/details/122733013