NCE和InfoNCE的理解与应用

发布网友发布时间：2024-08-20 17:45

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热心网友时间：2024-08-29 02:47

理解NCE和InfoNCE的关键在于它们在对比学习中的应用，特别是处理多分类和二分类问题。NCE起源于语言模型中，通过将多分类问题转化为二分类问题，避免了计算复杂且难以处理的归一化参数。它通过最大化与真实分布的相似度，达到优化模型的目标。InfoNCE则从多分类角度出发，通过估计正样本与噪声样本之间的互信息，提供了一个下界，也无需直接计算归一化参数。

在语言模型中，NCE常用于word2vec的负采样，而InfoNCE在图像领域应用时，通过采样正样本和负样本构建对比学习任务，用得分函数来估计密度比。两者的主要区别在于，NCE采用二分类形式，InfoNCE则处理多分类，且InfoNCE的损失函数与互信息相关。这些概念在《对比预测编码》、《噪声对比估计：未归一化统计模型的新估计原则》等文献中有详细阐述。