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「上帝视角」看对比监督学习,SimCLR、CPC、AMDIM并无本质差异

新智元报道 来源:towardsdatascience编辑:QJP、小智【新智元导读】近日,两位Facebook的研究员小哥,提出了一种新的对比各种监督学习框架的方法,结果显示SimCLR、CPC、AMDIM 近日,Facebook的两位研究员,使用一个新的框架来对比分析了目前三个主流的监督学习算法:SimCLR、CPC、AMDIM。 在深度学习中,数据增强的目的就是为了扩充数据集,通过对输入图像进行翻转、对称、抖、灰度等各种操作来增加数据的量。主流的三种CLS方法的数据增强管道也是也有千秋。CPC? CPC除了使用抖、灰度和翻转之外,还使用了一种新的变换,就是将原来的图像分割成Patches小块。通过CPC管道,可以生成多组正负样本对。 如果再分析下AMDIM和CPC就不难发现,这些对比监督学习框架都是大同小异,只是从上面五个角度做了微小改而已。

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每类13张标注图就可从头学分类器,DeepMind新半监督模型超越AlexNet

什么是对比预测编码对比预测编码(CPC)是一种监督方法,它基于之前观测结果的表征预测未来观测结果的表征,从而从序列数据中学习。 他们还随机将一个完整的图像块裁剪为 56x56 大小的多个图像块,并将它们重新拼为原来的大小,从而在空间上对其进行抖。 为了减小图像块上的无监督学习与整幅图像上的监督微调之间的域不匹配,研究者在所有的卷积中使用了对称填充,并在无监督预训练过程中使用了空间抖。 实验结果表明,改进版的 CPC 架构性能显著超过之前公开方法的性能结果,如下表 1 所示:?表 1:该研究提出的方法与其他监督方法的线性分割能力对比。 下图 3 展示了这些方法没能显著改善基线监督模型,CPC 方法是唯一超过监督学习模型的方法。?图 3:该研究提出方法与使用监督学习和监督精调模型的半监督学习方法的对比。

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    对比监督学习浪潮迅猛来袭,你准备好了吗?

    AMDIM与 CPC 相比,AMDIM 使用了一种稍微有些不同的方法。在进行了一些标准变换(抖、翻转等)后,对于每一张图像,它都会通过将数据增强过程在该图像上应用两次得到两个版本的变换图像。 图 13:ResNet 网络架构当这类方法开始出现时,CPC 和 AMDIM 实际上设计了定义的编码器。我们通过消融实验发现了,AMDIM 的泛化性能欠佳,而 CPC 则受编码器改变的影响较小。 图 14:在 CIFAR-10 数据集上测试编码器的鲁棒性CPC 之后,所有的方法都选用了 ResNet-50网络架构。 根据我们的实验结果,我们发现,CPC 和 AMDIM 策略对于结果的影响可以忽略不计,反而增加了计算复杂度。使这些方法奏效的主要驱力是数据增强过程。 10另一种DIM(YADIM)我们希望通过生成一种新的方法来说明我们框架的有效性,该方法可以进行不需要前置机或不涉及表征提取策略的监督学习。我们将这种新的方法称为 YADIM。

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    AI尝试做判断题和填空题的效果

    小进展: cpc 做 填空题的能力-- cpc-pred-gan code: https:github.comcreateamindkeras-cpcgancpc 的实现: https:github.comdavidtellezcontrastive-predictive-coding : 对于数字的排列顺序,比如 123 后面是 456 ; 456 后面是 789; 345 后面是 678;cpc可以判断两个序列是否满足这个顺序要求;注意:上面给的是123 的图片序列,从图片序列学习其中的数字规律 cpc既然可以做判断题,那么cpc能否扩展到做填空题的能力? To train the CPC algorithm, I have created a toy dataset. ResultsAfter 10 training epochs, CPC reports a 99% accuracy on the contrastive task.

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    DeepMind无监督表示学习重大突破:语音、图像、文本、强化学习全能冠军!

    通过将其作为一个预测问题,我们可以推断出这些特征与表示学习相关。本文有以下贡献:首先,我们将高维数据压缩成一个更紧凑的潜在嵌入空间,在这个空间中,条件预测更容易建模。 其次,我们在这个潜在空间中使用强大的回归模型来预测未来。 对于每个领域,我们训练CPC模型,并通过线性分类任务或定性评估来探讨“表示”(representations)所包含的内容;在强化学习中,我们测量了辅助的CPC loss如何加速agent的学习。 然语言在然语言实验中,我们首先在BookCorpus 数据集上学习我们的无监督模型,并通过对一组分类任务使用CPC表示来评估模型作为通用特征提取器的能力。 结论 在本文中,我们提出了对比预测编码(CPC),这是一种用于提取紧凑潜在表示以对未来观测进行编码的框架。CPC回归建模和噪声对比估计与预测编码的直觉相结合,以一种无监督的方式学习抽象表示。

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    2018最新付费搜索行业标准

    端vs桌面端平均CTR了解你的潜在受众搜索时使用的设备非常重要。你需要确保你所需的落地页是移适配的(无论如何落地页都不应该是非移适配的),但是如果你为了用户的点击付费你就需要让他们完成转化。 移端CTR在2017年Q4远高出桌面端约10%。?美国不同行业广告花费VS点击率(桌面端)根据搜索量和国家需求不同,美国和英国市场的广告花费也不同。 美国:分设备平均CPC,纯品牌词或通用词在美国金融及汽车行业的CPC是最高的。因为激烈的竞争和转化的价值,CPC居高不下。 旅游行业的通用词的CPC比品牌词高,在搜索行为的反映为受众更多搜寻目的地而不是特定的航空公司或者假期规划公司。?美国:分设备平均CTR,纯品牌词或通用词 ? 她参加了SEO策略计划,并不断改善页面的然搜索排名。当她不工作时,她喜欢在田园生活、吃蛋糕及爱护周围的物。

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    计算广告系列(一)-基本概念整理!

    主要参考的两本书:《计算广告》和 《互联网广告的市场设计》1、广告市场的参与方广告活的两个主的参与方是需求方和供给方,被的参与方是受众。 在移互联网时代,媒体指一切拥有流量的电视媒体、报纸、Web网站、移APP、H5页面等等。概括来说就是给想要投放广告的需求方提供广告位的一方。 那么A成功竞拍得到花瓶,但他支付的价格并不是己的出价200,而是出价第二高的价格,即A需要支付180。 在竞价过程中,供给方是按照身的eCPM来对广告进行排序的。在按CPM计费的情况下,eCPM = CPM,所以该过程和我们上面的解释是一致的。 所以,实际中,各广告主实际支付的CPC为:?

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    小小挖掘机交流群日记20190521-特征降维feature hashing

    现在各大媒体基本都采用这种方式态调整广告主的CPC出价。 个人理解就是,如果一个流量对广告主来说是一个比较不错的优质流量,非常容易转化,那么广告媒体态地将广告主的出价CPC提高,如果一个流量对广告主来说是一个比较差的流量,不容易转化,那广告主出一个高价也没啥用 ,广告媒体便将这个广告主的CPC出价降低。

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    C++ 现代编程风格速查表

    ;const char *cpc = (char *)pc1;char *pc2 = (const char *)cpc; Derived *pd1 = ... ;const char *cpc = const_cast(pc1);char *pc2 = const_cast(cpc); Derived *pd1 = ...

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    【论文笔记】Optimized Cost per Click in Taobao Display Advertising

    本文提出一种出价优化策略,称为优化cpc(ocpc),该策略可以调整出价,以实现出价与网页浏览量(PV)请求粒度的更好匹配。 本文关注于淘宝移应用中必不可少的CPC展示广告的出价优化问题。(高转化高出价,低转化低出价。满足一定条件;带约束优化问题)。 态博弈~论文中提到的淘宝APP上的两种CPC广告格式分别是:Banner CPC Ads猜你喜欢? 原因:相较于cpc,广告主采用cpa承担风险会更低,淘宝中多为中小广告主,cpm相比于cpc风险更高,cpc允许广告主控制点击成本,同时平台承担曝光到点击的风险。广告主总是期望出价能与流量质量相匹配。 但是,一些从不点击广告或者遮挡广告的用户会给AUC结果带来荡,使其变得偏低。根据事实和分析,提出GAUC指标。

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    PLEK:转录本蛋白编码潜能预测工具

    在之前的文章中,我们介绍过CPC和CNCI这两款软件,可以用于预测lncRNA序列。 其中CPC基于序列比对的方式,对于注释信息相对全面的物种分类效果较好,但是运行速度相对较慢,CNCI基于序列的三联体碱基组成来区分编码和非编码转录本,对于注释信息缺乏的物种,效果也不错,但是当序列中存在插入缺失时 可以看到,随着测序错误比例的上升,CNCI的准确度急剧下降,而PLEK和CPC的结果都相对稳定。同时利用小鼠的转录本数据,评估了各个软件分类的准确性,结果如下所示? 从蛋白编码的转录本来看,CPC的准确率最高,PLEK误判的概率最高;从非编码转录本来看,CNCI的准确率最高,phyloCSF的误判率最高。 默认情况下会调用内置的svm模型,如果你有该物种已知的mRNA和lncRNA转录本序列,也可以构建己的模型,代码如下python PLEKModelling.py -mRNA mRNAs.fa -lncRNA

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    360展示广告智能化演进

    CPC广告投放设置广告有按照点击扣费,有按照曝光扣费,CPC广告是广告主与DSP平台按照点击结算。 右图是典型的CPC广告投放设置页面,广告主在设置页面主要需要进行如下操作:上传素材(图片、文案);筛选流量(用户、媒体、时间、地点);设置出价(CPC为一次点击的出价)本文主要介绍CPC广告的效果优化。 可以将效果优化产品分为两大类,一类是广告主主开启使用,一类是后端策略优化生效。产品的核心是点击到转化的概率预估问题,结合广告主需求去拓展可以做效果优化的场景。2. 流量分层处理 对广告来说,流量是海量的,能够产生转化的流量是极少的,那么流量按照转化的效果下而上来看,呈现的是一个金字塔结构。针对塔底的低质流量可以采取预算分配和分流量调价两个方案。 智能点击出价 智能点击出价是一款约束了广告主平均点击成本,尽可能优化后续效果的一款广告主主开启的产品。出价按照转化率分段处理,高段做溢价处理,低段做减价处理。

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    计算广告之淘宝oCPC智能出价

    常见的出价方法有cpm和cpc。实现流量和广告的精准匹配,oCPC出价,实现高转化高出价,低转化低出价;同时优化版cpc能实现平台、广告主、用户的三方共赢。 本文提出一种出价优化策略,称为优化cpc(ocpc),该策略可以调整出价,以实现出价与网页浏览量(PV)请求粒度的更好匹配。 本文关注于淘宝移应用中必不可少的CPC展示广告的出价优化问题。(高转化高出价,低转化低出价。满足一定条件;带约束优化问题)。 态博弈~论文中提到的淘宝APP上的两种CPC广告格式分别是:Banner CPC Ads猜你喜欢? 原因:相较于cpc,广告主采用cpa承担风险会更低,淘宝中多为中小广告主,cpm相比于cpc风险更高,cpc允许广告主控制点击成本,同时平台承担曝光到点击的风险。广告主总是期望出价能与流量质量相匹配。

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    Google Analytics中单页应用跟踪的常见陷阱

    解决的方式延迟发送或不用history采用页面主发送的方式,延迟发送并不是完全解决这个问题,但能够降低出现的数量。 错误的引荐来源如果你有做投放,那么你需要引荐来源错误的情况,可能会出现用户是从百度cpc进来,然后用户在站内点击访问第二个页面的时候,就开启新会话,划分成百度然搜索的。 problem if the URL changes due to browser history manipulation.国外称之为Rogue Referral你需要关注用户探索报告,看看找到百度CPC 进来的流量,从第二个页面开始就变成百度然搜索,而且可能还会变来变去的,从时间上来说,是非常不合理的。 解决方法可以添加跟踪器和手设置文档位置(从页面主发送DataLayer)。

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    可能说谎的数据

    有了这些数据,似乎每种线上的营销活都在最佳盈利点上运营着。但是,事实并非如此。事实上,60%的线上广告投入都被浪费掉了。为什么会这样呢? 这些指标能极大地帮助你洞察受众与广告的互情况。举个例子,你在为一家律师事务所做市场推广,平均能从每个新增的付费客户中获取3500美元的收入,利润率是50%。线上广告系列的效果如下:? 从这些数据中,可以很清楚地看到,Campaign 3的CPC费用最低,点击率最高,用户点击数也最多。而Campaign 4的CPC几乎是Campaign 3的十倍。 虽然,广告系列3的转化率(CR)不是很好,但是它的CPC很低,因此,它的每次销售线索成本(CPL)依然低于其他的广告系列。同理分析,广告系列4的CPL排在最后。(低CR,高CPC,导致了高CPL。) 对线上营销来说,数据分析一个很棒的方式,但是如果你不能从流量、转化率和销售数据的角度来综合监测和审视广告系列,那你就是搬起石头砸己的脚。那么,你是否正确地使用了数据?你有没有对己说谎呢?

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    CPC(representation learning with contrastive predctive coding)

    算法的核心是通过强大的回归(autoregressive)模型来学习未来的(预测的)隐变量表示。 大多数其他研究的工作都集中在使用一个特殊的修正(公式)评估表示,论文(CPC)所使用的方法在学习有用信息表示的时候表现非常优异。 在强化学习模型中,表现如下,红色部分是添加CPC的算法:?思考:① 什么是negtive sampling,其特点是什么? ④ 论文是怎么同时使用编码和回归模型的?如此使用的意义何在? 使用编码是为了将数据映射为隐变量,使用回归模型是为了将之前与当前的隐变量汇总。

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    DSP竞价流程

    2、解析竞价请求,转为统一的数据格式和结构 DSP会收到来很多ADX平台的竞价邀请,各家发送的信息不一,所以需要不同的ADX的竞价请求转化为内部统一,可识别的格式。 7、出价 出价多少主要是需要计算pCTVpCVR,预估eCPM,RTB竞价里面基本上是按CPM的,虽然部分DSP支持CPC或CPA的方式出价, 但实际上是将CPC或CPA转化成CPM,本质还是CPM,如 : pCPC的预估出价 eCPM=1000*pCTR*CPC CPC是广告主设定的,那么eCPM的准确与否就直接取决于DSP对CTR的预测是否准确的,预估的核心就转化为对CTR的预估了。

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    对信息流广告以及未来移端广告的简单思考

    早在2010年,我就在己的 app 中嵌入移端的广告sdk。 后来,因为个人原因没有持续更新app,导致收入下降,甚至到最后己的app也不管了。当时的广告形式很简单,一般加在页面的顶部或者底部出现,结算方式是CPM或者CPC。 近几年开始兴起的信息流广告后来,我加入了一些创业公司和大公司,就再也没有接触过移端的广告了。直到最近两年,又开始慢慢关注起移端的广告,因为我们己也要做移端的广告形式了。 一般信息流广告是按照CPM和CPC来结算的。我目前看到的大致会有以下几种形式 1)纯文字的信息流广告 2)文字+小图的信息流广告 3)文字+n张小图的信息流广告。 总结趁着五一期间,做一下简单的思考和总结,这样才能够知道己未来的方向。人有了方向,才不会迷茫。

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    DSP的竞价流程

    2、解析竞价请求,转为统一的数据格式和结构 DSP会收到来很多ADX平台的竞价邀请,各家发送的信息不一,所以需要不同的ADX的竞价请求转化为内部统一,可识别的格式。 7、出价 出价多少主要是需要计算pCTVpCVR,预估eCPM,RTB竞价里面基本上是按CPM的,虽然部分DSP支持CPC或CPA的方式出价, 但实际上是将CPC或CPA转化成CPM,本质还是CPM,如 : pCPC的预估出价 eCPM=1000*pCTR*CPC CPC是广告主设定的,那么eCPM的准确与否就直接取决于DSP对CTR的预测是否准确的,预估的核心就转化为对CTR的预估了。

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    抠图只精细到头发丝还不够,Adobe新方法能处理6000×6000的高分辨率图像

    本文转载:机器之心 | 作者:Haichao Yu等编辑:魔王、小舟很多深度学习方法实现了不错的抠图效果,但它们无法很好地处理高分辨率图像。 来 UIUC、Adobe 研究院和俄勒冈大学的研究者提出了一种新方法。抠图是图像和视频编辑与合成的关键技术。 提出一种新型模块 CPC,用来捕获 patch 之间的长程语境依赖性。 在 CPC 内部,新提出的 Trimap-Guided Non-Local(TGNL)操作旨在高效传播来 reference patch 不同区域的信息。 下图 3 展示了 CPC 模块的工作流程: ?

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