【CMU博士论文】学习匹配模型

对比学习在机器学习应用中的关键地位：进展、应用与优化对比学习作为一种重要的机器学习方法论，提供了一种基于成对比较的数据解释和模型训练视角。本论文全面探讨了对比学习模型，强调其在现实场景中的发展、应用及优化。论文分为两个主要部分：第一部分探讨了对比学习在多个领域的实际应用，如作者身份鉴定、验证和行人重识别；第二部分则聚焦于方法论上的进展，旨在提升模型的效能与适应性。第一部分：本论文系统评估了对比学习技术在多个领域的应用，重点分析了其在现实环境中的优势和局限性。通过详细的案例研究，包括为越野摩托车赛设计的照片搜索系统的实现，本文评估了在复杂条件下对比模型的适应性和有效性。研究结果强调了对比学习模型的深刻理解和战略性应用的必要性，尤其是在训练过程中对数据对（pairs）选择的重要性。第二部分：论文深入探讨了克服对比学习固有挑战的创新方法。提出了新的算法和框架，旨在优化学习过程，尤其是处理弱标签数据和优化每个样本对整体损失的影响（即数据对的选择）。这些方法论的提出旨在弥合理论原则与实际应用之间的鸿沟，推动更强大、高效且多功能的机器学习系统的构建。本文的研究成果生成了高性能的作者身份识别和行人重识别模型，常常实现了新的技术前沿。此外，基于这些模型和应用的分析，提出了两种增强模型训练的方法：一种是自动调整数据点在特定训练阶段对模型影响的方法；另一种方法是通过对比扩展到多实例学习框架，促进弱标签数据之间的对比训练。结合这些研究发现，本文为对比学习的动态机制提供了洞见，并提出了切实可行的解决方案，旨在拓展其在现实世界中的应用范围。