arXiv stat.ML· Ngoc-Hai Nguyen, Thuan Nguyen, Prakash Ishwar, Shuchin Aeron·· 13 天前AI 评分34
基于锚点-正样本-负样本显式耦合的多边缘逆最优传输对比学习
Multi-Marginal Inverse Optimal Transport for Contrastive Learning Via Explicit Anchor-Positive-Negative Coupling
AI 导读
研究人员提出多边缘逆最优传输对比学习方法 Neg-MMIOT-CL，通过设计三元组基础代价将多边缘最优传输全局耦合集中在锚点-正样本-负样本三元组上，有效缓解了传统方法因缺少负样本导致的维度坍塌问题。团队还证明了该方法在特定代价下可呈现神经元坍塌现象，并推出计算效率更高的替代方案 Neg-IOT-CL-PushPull。合成与真实数据集实验表明，该方法性能显著优于现有基于最优传输的对比学习方法。
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