Können Sie kontrastives Lernen im maschinellen Lernen einfach für jemanden erklären, der neu im Bereich ML ist?
Sicher! Sagen wir, Sie wollen ein Modell bauen, das zwischen Bildern von Katzen und Hunden unterscheiden kann. Sie sammeln Ihren Datensatz, bestehend aus vielen Katzen- und Hundebildern. Dann setzen Sie sie durch ein neuronales Netz Ihrer Wahl, das einige Darstellungen für jedes Bild erzeugt, eine Sequenz von Zahlen wie [0.123, 0.045, 0.334,...]. Das Problem ist, wenn Ihr Modell mit Katzen- und Hundebildern nicht vertraut ist, werden diese Darstellungen ziemlich zufällig sein. Einmal ein Katzen- und ein Hundebild könnte sehr ähnliche Darstellungen haben (ihre Zahlen wären nahe beieinander), während bei anderen zwei Katzenbildern weit auseinander dargestellt werden können. Einfach ausgedrückt, das Modell würde nicht in der Lage sein, Katzen und Hunde auseinander zu sagen. Hier kommt kontrastreiches Lernen. Der Punkt des kontrastiven Lernens ist es, Paare von Proben (in diesem Fall Bilder von Katzen und Hunden) zu nehmen, dann trainieren das Modell, um Darstellungen ähnlicher Paare (Katzen- oder Hundehunde) zu "ziehen" und ähnliches Paaren (Katzen- oder Hundehunde) näher aneinander heranziehen.