arXiv stat.ML· Vicente Balmaseda, Bokun Wang, Ching-Long Lin, Tianbao Yang·· 25 天前AI 评分37
自监督对比学习全局假负例动态发现方法 GloFND
Discovering Global False Negatives On the Fly for Self-supervised Contrastive Learning
AI 导读
GloFND 是一种面向自监督对比学习的优化方法，能在训练过程中动态学习每个锚点数据的阈值，实现在全数据集范围内全局识别假负例。该方法单次迭代计算成本与数据集大小无关，有效解决了语义相似负样本嵌入向量被错误推开的问题。实验在图像和图文数据上验证了其有效性，相关代码已开源，论文已被 ICML 2025 接收。
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