Lecture 03 学习讲义
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学习信号与表示怎样增加候选,同时让历史表示仍可比较?

批内候选数为什么和 batch 绑在一起?

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课堂上下文:从哪个问题来

从同一个视图列表指认查询、自身和正例:4×4 到 6×6,每行候选从 3 项到 5 项。随后再把候选来源转为计算组织问题,为 MoCo 队列做铺垫。

SimCLR 从 N 张原图产生 2N 个视图。P14 的两轴使用同一个视图列表,行是查询、列是候选。两张原图 A、B 对应 A1、A2、B1、B2;矩阵是 4×4。固定查询 A1,A1 自身排除,A2 是同源正例,B1、B2 是其余候选,所以每行比较 3 项。三张原图再加 C1、C2,矩阵成为 6×6,每行比较 5 项。一般地,每行排除自身后有 2N−1 项:1 个同源正例、2N−2 个其他候选。

主对角用灰色斜线排除,绿色格表示同一原图的另一个视图。若采用“两组不同视图分别作为两轴”的另一种排法,正例可以在对角;不能离开轴身份,仅凭绿色位置判断矩阵的含义。

这些候选都由当前参数编码,彼此处于同一轮表示空间;代价是本步要处理更多图像与反向传播状态,完整的两两比较矩阵随视图数平方增加。增大 N 也会改变优化行为,并不只是免费加几个负例。

MoCo 的提问是:能否复用前几批已经算好的 key,让候选数超过当前 batch?这是下一方法的资源取舍,不是在 SimCLR 这一次比较中直接把旧键塞进矩阵。保存向量通常比保存整个图像计算图轻,但旧向量来自旧参数。下一页的队列解决“从哪里拿更多候选”,再下一页的 EMA 处理“拿来的旧候选是否仍可比较”。

P14 同一视图列表的 6×6 对比矩阵:自身排除、同源正例与其他候选两轴同列 A1、A2、B1、B2、C1、C2,共 6 个视图。每行查询自身所在的灰色斜线格排除;同源另一个视图为绿色正例。A1 行排除 A1,正例为 A2,其余 4 项为 B1、B2、C1、C2;每行共 5 个候选。完整矩阵为 6×6。右侧历史键字典是下一方法 MoCo 的资源取舍,不是直接给本批 SimCLR 添加旧键。全部来自当前批次能否复用历史特征?3 张原图 → 6 个视图原图 AA1A2原图 BB1B2原图 CC1C2两轴使用同一个视图列表;行表示查询A1+A2+B1+B2+C1+C2+A1A2B1B2C1C2固定查询 A1A1:自身,排除A2:同源正例B1、B2、C1、C2:其余候选每行:1 + 4 = 5 项自身排除同源正例2N−2 个其余候选当前编码 6 个视图;完整比较矩阵 6 × 6(随 2N 平方增长)。下一方法:MoCo 的取舍先问能否保存已算的 key复用旧向量,减少本轮编码候选数与当前批次能否解耦?旧键还足够可比吗?

两轴同列六个视图;A1 排除自身,A2 是同源正例,B1、B2、C1、C2 是四个其他候选。历史字典是下一方法的资源取舍。 查看对应图解状态

  • 全部来自当前批次
  • 能否复用历史特征?
  • 3 张原图 → 6 个视图
  • 原图 A
  • A1
  • A2
  • 原图 B
  • B1
  • B2
  • 原图 C
  • C1
  • C2
  • 两轴使用同一个视图列表;行表示查询
  • A1
  • +
  • A2
  • +
  • B1
  • +
  • B2
  • +
  • C1
  • +
  • C2
  • +
  • A1
  • A2
  • B1
  • B2
  • C1
  • C2
  • 固定查询 A1
  • A1:自身,排除
  • A2:同源正例
  • B1、B2、C1、C2:其余候选
  • 每行:1 + 4 = 5 项
  • 自身排除
  • 同源正例
  • 2N−2 个其余候选
  • 当前编码 6 个视图;完整比较矩阵 6 × 6(随 2N 平方增长)。
  • 下一方法:MoCo 的取舍
  • 先问能否保存已算的 key
  • 复用旧向量,减少本轮编码
  • 候选数与当前批次能否解耦?
  • 旧键还足够可比吗?
两轴同列六个视图;A1 排除自身,A2 是同源正例,B1、B2、C1、C2 是四个其他候选。历史字典是下一方法的资源取舍。 查看对应图解状态
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