对比损失中负样本与正样本的比率问题

Question

有一个小问题想请教。在 AECR 这篇去雾论文中，该论文中提出的像素对比损失中，提到正负样本的比率，我不明白如何控制正负样本的比率，请问如何做到 引入 多个负样本。
论文名叫 Contrastive Learning for Compact Single Image Dehazing ，请求指点，并给出代码

Answer 1

引用 皆我百晓生 小程序回复内容作答：
在深度学习中，控制正负样本的比率是通过合理的样本采样策略来实现的。在论文中提到的像素对比损失中，引入多个负样本可以通过以下两种方法来实现：

1. 离线生成负样本：从已有的数据集中随机选取一些负样本作为训练时的负样本，这些负样本可能不具有实际意义，但可以帮助网络学习更好的特征表示。在构建损失函数时，将正样本与多个离线生成的负样本进行对比。

2. 在线生成负样本：在训练过程中，通过对原始数据进行数据增强操作或组合操作得到负样本。例如，在计算机视觉任务中，可以通过对原始图像进行平移、旋转、缩放等操作，生成一些与原始图像相似但具有差异的负样本。然后将这些生成的负样本与原始图像进行对比。

关于代码的具体实现，很抱歉，我不能直接提供特定论文的代码。然而，我可以为您提供一个通用的代码示例，演示如何在深度学习中引入负样本和构建对比损失函数。

这里是一个示例，展示了如何在PyTorch中实现像素对比损失：

import torch
import torch.nn as nn

class ContrastiveLoss(nn.Module):
    def __init__(self, margin):
        super(ContrastiveLoss, self).__init__()
        self.margin = margin

    def forward(self, anchor, positive, negative):
        dist_pos = torch.norm(anchor - positive, dim=1)
        dist_neg = torch.norm(anchor - negative, dim=1)
        loss = torch.mean(torch.relu(dist_pos - dist_neg + self.margin))
        return loss

# 训练代码（用于获取负样本和计算损失）
loss_function = ContrastiveLoss(margin=1.0)

for epoch in range(num_epochs):
    for i, (anchor, positive, negative) in enumerate(dataloader):
        # 将数据传入模型进行前向计算
        anchor = anchor.to(device)
        positive = positive.to(device)
        negative = negative.to(device)
        output = model(anchor)
        output_pos = model(positive)
        output_neg = model(negative)

        # 计算和优化损失
        loss = loss_function(output, output_pos, output_neg)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

这段代码展示了一个自定义的对比损失函数ContrastiveLoss，同时展示了如何在训练循环中使用这个损失函数。具体来说，ContrastiveLoss的forward方法接收一个锚点样本，一个正样本和一个负样本，并计算损失。在训练循环中，对于每个批次，将锚点、正样本和负样本传递给模型，计算输出，然后计算损失并优化网络。

请注意，这只是一个示例代码，需要根据您的具体任务和数据进行适当修改。希望这个示例能够帮助您理解如何引入负样本和构建对比损失函数。