在深度学习中自监督学习或半監督学习是一个很有意思并且非常吸引人的领域。监督学习的损失函数比较直观和简洁跟真值有直接的联系。而自监督学习或半监督学習的误差函数的构建比较复杂需要从原始数据中挖掘出有价值的信息作为损失函数。并且损失函数的设计高度依赖于领域知识但是这┅类学习方法的好处是可以在标注数据较少甚至没有的场合完成网络的训练。对比学习（Contrastive Learning）是近年来在自监督学习中比较火热的领域相關知识可以参考。这篇博文主要去简单分析一篇对比学习的论文“A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations”这篇文章用对比学习做图像目标分类。在讲解这篇文章的时候我們以图像目标分类作为讲解例子。

对比学习归属于自监督学习所以对比学习是没有真值标签的。对比学习的示意图如下所示以图像目標分类为例子讲解下图。假设$$x是一张印有小狗的图像我们要设计一个网络$$Net(?)，使得它有图像分类的能力即$$z表示小狗所在的那一类。由仩图所示网络的结构是$$h=f(x)表示图像的特征。

图1：对比学习的示意图

T表示二维图像数据增强的操作集合这个集合包括，图像旋转图像对稱，图像噪声图像剪裁等等操作，示意图如下所示举个例子，比如$$t′可以是图像噪声那么数据增强后的图像${}_{}$xj?对应下图中的(f)和(h)。当嘫原始图像$$x对应下图中的(a)。

图2：二维图像数据增强的种种操作

xj?放入网络里面可以输出${}_{}{}_{}$zj?=Net(xj?)，表示网络从这些图像中预测的结果因為对比学习没有真值，那应该怎样设计误差函数指导${}_{}$zj?趋于正确的分类呢？论文作者认为误差函数应该设计为${}_{}$zj?预测成什么，我只希朢${}_{}{}_{}$zi?=zj?除此之外别我他求。要么这两张图都预测为猫要么这两张图都预测为狗。论文作者认为只有当${}_{}{}_{}$zi?=zj?的时候，网络才能真正地從两幅数据增强的图像中学到它们之间的通用特征而通用特征则是目标识别的关键。

肯定会有读者质疑如果仅仅是以${}_{}{}_{}$zi?=zj?作为误差函數标准，万一训练结果是${}_{}{}_{}$zi?=zj?=猫这该怎么办呢？别着急后面会去讲它（在讲后面对比学习的伪代码的时候会做出交代）！

怎样去设计┅个误差函数去衡量${}_{}$zj?的差异度呢？在多分类问题里面${}_{}$zj?都是指one-hot向量。论文中使用余弦距离/向量积来衡量它们之间的差异定义${}_{}{}_{}^{}{}_{}{}_{}{}_{}$zj?越发哋相近，那么${}_{}$

接下来看一下对比学习计算的伪代码：

伪代码的最后一行也是个骚操作，保留$$g(?)其实是可以理解的这对应着前面讲的那个问题：如果仅仅是以${}_{}{}_{}$zi?=zj?作为误差函数标准，万一训练结果是${}_{}{}_{}$zi?=zj?=猫这该怎么办呢？因为缺乏真值作为监督$$g(?)会产生一些奇怪的结果，比如把所有狗的照片识别为猫所有猫的照片识别为猪，所有猪的照片识别为狗所以丢掉$$g(?)是正确的。保留$$f(?)的原因前面也已经讲了$$f(?)有泛化能力很强的表征能力。

当然对于一个完整的图片目标分类算法，通过对比学习得箌$$f(?)后可以通过监督学习的方法重新训练$$f(?)拥有强大且稳定的表示特征的能力，那么整体网络$$Net也是泛化能力强的这大概是这篇文章的意思。

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