文件名称:
SupContrast:PyTorch实施“监督式对比学习”（顺带SimCLR）-源码
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-19
详细说明：SupContrast：监督式对比学习
此库使用CIFAR作为说明性示例，涵盖了PyTorch中以下论文的参考实现： （1）监督式对比学习。（2）视觉表示对比学习的简单框架。
损失函数
损耗函数在losses.py花费features （L2归一化）和labels作为输入，并返回损耗。如果labels为None或未传递给它，则它会退化为SimCLR。
用法：
from losses import SupConLoss
# define loss with a temperature `temp`
criterion = SupConLoss ( temperature = temp )
# features: [bsz, n_views, f_dim]
# `n_views` is the number of crops from each image
# better be L2 no
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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