MoCo简介
MoCo(Momentum Contrast,动量对比学习)是一种自监督学习方法,由Facebook AI Research提出。它主要用于无监督学习视觉表示。MoCo通过构建一个动态字典,并使用动量编码器来更新字典,从而实现对比学习。MoCo的核心思想是将查询(query)和键(key)对比学习转化为一个队列数据结构,其中队列中的键使用动量编码器来生成。
算法过程
-
数据增强:
- 对每一个输入图像应用两次随机的数据增强操作,生成两个不同的视图。
-
编码器:
- 使用两个编码器,一个是在线编码器(encoder_q),另一个是动量编码器(encoder_k)。在线编码器通过前向传播得到查询视图的特征,动量编码器通过前向传播得到键视图的特征。
-
动量更新:
- 在线编码器的参数通过梯度下降更新,而动量编码器的参数通过动量机制更新,即动量编码器的参数是在线编码器参数的指数移动平均。
文章评论