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2023-04-21 01:59:02 +08:00
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4.人工智能/4.6.8.7BYOL.md
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@@ -18,7 +18,7 @@
<strong>predictor</strong>的模型结构就是跟 z 一样的<strong>mlp 层</strong>。它的任务是<strong>通过紫色的特征去预测粉色的特征</strong>。也就是说它的代理任务换成了<strong>生成式</strong>。
![](static/boxcne7eizRhw5GKRSpF40KcMEh.png)
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcne7eizRhw5GKRSpF40KcMEh.png)
而具体的损失只有预测特征和真实特征的损失，用的是<strong>MSEloss</strong>。
@@ -32,7 +32,7 @@
### 有篇博客在复现 BYOL 时，不小心没加这个 BN 层，导致模型直接摆烂。那么 BN 到底藏着什么呢？
![](static/boxcn8wfpZCjOD2lFsM03N5vatl.png)
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcn8wfpZCjOD2lFsM03N5vatl.png)
我们得先来回顾一下 BN 做了什么。
@@ -52,7 +52,7 @@ BN 根据批次的均值和方差进行归一化
  这篇论文叫 BYOL works even without batch statistics，即在没有 BN 的时候 BYOL 照样能工作，详细的消融实验结果如下表所示 ：
![](static/boxcncmJWb99mlUUIFTPjGoCqYb.png)
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcncmJWb99mlUUIFTPjGoCqYb.png)
<strong>BN 非常关键</strong>：只要是 `projector`（SimCLR 提出的 mlp）中没有 BN 的地方，SimCLR 性稍微下降；但是 BYOL 全都模型坍塌了。