Conceptually, contrastive embedding methods take a convolutional network, and feed x and y through this network to obtain two feature vectors: h and h’. Because x and y have the same content (i.e. a positive pair), we want their feature vectors to be as similar as possible. As a result, we choose a similarity metric (such as cosine similarity) and a loss function that maximizes the similarity between h and h’. By doing this, we lower the energy for images on the training data manifold.
Conceptuellement, les méthodes d’enchâssement contrastives prennent un réseau convolutif et passent x et y à travers ce réseau pour obtenir deux vecteurs de caractéristiques : h et h’. Comme x et y ont le même contenu (une paire positive), nous voulons que leurs vecteurs de caractéristiques soient aussi similaires que possible. Par conséquent, nous choisissons une métrique de similarité (telle que la similarité cosinus) et une fonction de perte qui maximise la similarité entre h et h’. Ce faisant, nous réduisons l’énergie des images sur la variété des données d’entraînement.