简而言之，SCL就是这样工作的：

在嵌入空间中将属于同一类的聚类点聚在一起，同时将来自不同类的样本簇分离。

有许多对比学习方法，如" 监督对比学习"，" 自监督对比学习"，" SimCLR "等，它们的比对部分都是共同的，它们学习来自一个域的样本和来自另一个域的样本的差别，但SCL以监督的方式利用标签信息完成这项任务。

不同的训练方法的结构

本质上，用监督对比学习对分类模型进行训练分为两个阶段：

训练编码器，学习生成输入图像的向量表示，这样，同类别图像的表示将比不同类别图像的表示更加相似。
在参数冻结的编码器上训练一个分类器。

例子

我们将把监督比较学习应用于Kaggle竞赛的数据集(Cassava Leaf Disease Classification)，目的是将木薯叶的图像分类为5类：

0: Cassava Bacterial Blight (CBB)1: Cassava Brown Streak Disease (CBSD)2: Cassava Green Mottle (CGM)3: Cassava Mosaic Disease (CMD)4: Healthy

我们有四种疾病和一种健康的叶子，下面是一些图像样本：

来自比赛的木薯叶图像样本

数据有21397图像用于训练，大约有15000图像用于测试集。

实验设置

数据：图像分辨率512 × 512像素。
模型(编码器)：EfficientNet B3。

你可以在这里查看：https://www.kaggle.com/dimitr...

通常，对比学习方法能更好地工作，如果每个训练一个batch都有每个类的样本，这将有助于编码器学会对比不同域之间的差别，这意味着需要使用一个大的batch size，在这种情况下，我已经对每个类进行了过采样，所以每个batch的样本中每个类样本的概率大致相同。

数据集中的类别分布，过采样之后

数据增强通常有助于计算机视觉任务，在我的实验中，我也看到了数据增强的改进，这里我使用剪切，旋转，翻转，作物，剪切，饱和度，对比度和亮度的变化，它可能看起来很多，但图像没有和原始图像有太大不同。

增强后的数据样本

现在我们可以看看代码了

编码器

我们的编码器将是一个“EfficientNet B3”，但是在编码器的顶部有一个平均池化层，这个池化层将输出一个2048大小的向量，稍后它将用于检查编码器学习到的表示。

def encoder_fn(input_shape):    inputs = L.Input(shape=input_shape, name=’inputs’)    base_model = efn.EfficientNetB3(input_tensor=inputs,                                     include_top=False,                                    weights=’noisy-student’,                                     pooling=’avg’)     model = Model(inputs=inputs, outputs=base_model.outputs)    return model

投影头

投影头位于编码器的顶部，负责将编码器嵌入层的输出投影到更小的尺寸中，在我们的例子中，它将2048维的编码器投影到128维的向量中。

def add_projection_head(input_shape, encoder):    inputs = L.Input(shape=input_shape, name='inputs')    features = encoder(inputs)    outputs = L.Dense(128, activation='relu',                       name='projection_head',                       dtype='float32')(features)        model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)    return model

分类头

分类器头用于的可选的第二阶段训练，在SCL 训练阶段之后，我们可以去掉投影头，把这个分类器头加到编码器上，并使用常规的交叉熵损失来finetune模型，这样做的时候，需要冻结编码器层。

def classifier_fn(input_shape, N_CLASSES, encoder, trainable=False):    for layer in encoder.layers:        layer.trainable = trainable            inputs = L.Input(shape=input_shape, name='inputs')        features = encoder(inputs)    features = L.Dropout(.5)(features)    features = L.Dense(1000, activation='relu')(features)    features = L.Dropout(.5)(features)    outputs = L.Dense(N_CLASSES, activation='softmax',                       name='outputs', dtype='float32')(features)    model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)    return model

监督对比学习损失

这是SCL损失的代码实现，这里唯一的参数是temperature，“0.1”是默认值，但它可以调整，较大的temperatures可以导致类更分离，但较小的temperatures 有益于较长的训练。

class SupervisedContrastiveLoss(losses.Loss):    def __init__(self, temperature=0.1, name=None):        super(SupervisedContrastiveLoss, self).__init__(name=name)        self.temperature = temperature    def __call__(self, labels, ft_vectors, sample_weight=None):        # Normalize feature vectors        ft_vec_normalized = tf.math.l2_normalize(ft_vectors, axis=1)        # Compute logits        logits = tf.divide(            tf.matmul(ft_vec_normalized,                       tf.transpose(ft_vec_normalized)            ), temperature        )        return tfa.losses.npairs_loss(tf.squeeze(labels), logits)

训练

我将跳过Tensorflow样板训练代码，因为它非常标准，但是你可以在这里：https://www.kaggle.com/dimitr...

第一个训练步骤 (编码器 + 投影头)

第一阶段的训练是用编码器+投影头，使用有监督对比学习损失。

构建模型

with strategy.scope(): # Inside a strategy because I am using a TPU  encoder = encoder_fn((None, None, CHANNELS)) # Get the encoder  encoder_proj = add_projection_head((None, None, CHANNELS),encoder)  # Add the projection head to the encoderencoder_proj.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=3e-4),                     loss=SupervisedContrastiveLoss(temperature=0.1))

训练

model.fit(x=get_dataset(TRAIN_FILENAMES,                         repeated=True,                         augment=True),           validation_data=get_dataset(VALID_FILENAMES,                                       ordered=True),           steps_per_epoch=100,           epochs=10)

第二个训练步骤 (编码器 + 分类头)

对于训练的第二阶段，我们删除投影头，并在编码器的顶部添加分类器头，现在该编码器已经训练了权值。对于这一步，我们可以使用常规的交叉熵损失，像往常一样训练模型。

构建模型

with strategy.scope():    model = classifier_fn((None, None, CHANNELS), N_CLASSES,                           encoder, # trained encoder                          trainable=False) # with frozen weights    model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=3e-4),                  loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(),                   metrics=[metrics.SparseCategoricalAccuracy()])

训练

和之前几乎一样

model.fit(x=get_dataset(TRAIN_FILENAMES,                         repeated=True,                         augment=True),           validation_data=get_dataset(VALID_FILENAMES,                                       ordered=True),           steps_per_epoch=100,           epochs=10)