Analysis of Using Sigmoid Loss for Contrastive Learning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Lee, Chungpa, Chang, Joonhwan, Sohn, Jy-yong |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
On the Similarities of Embeddings in Contrastive Learning
di: Lee, Chungpa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Chungpa, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fine-Tuning Without Forgetting In-Context Learning: A Theoretical Analysis of Linear Attention Models
di: Lee, Chungpa, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lee, Chungpa, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Theoretical Framework for Preventing Class Collapse in Supervised Contrastive Learning
di: Lee, Chungpa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Chungpa, et al.
Pubblicazione: (2025)
How to Correctly Report LLM-as-a-Judge Evaluations
di: Lee, Chungpa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Chungpa, et al.
Pubblicazione: (2025)
Measuring Representational Shifts in Continual Learning: A Linear Transformation Perspective
di: Kim, Joonkyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Joonkyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Transformers in the Dark: Navigating Unknown Search Spaces via Bandit Feedback
di: Kim, Jungtaek, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kim, Jungtaek, et al.
Pubblicazione: (2026)
Memorization Capacity for Additive Fine-Tuning with Small ReLU Networks
di: Sohn, Jy-yong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sohn, Jy-yong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Soft Task-Aware Routing of Experts for Equivariant Representation Learning
di: Jeon, Jaebyeong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jeon, Jaebyeong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Global Minimizers of Sigmoid Contrastive Loss
di: Bangachev, Kiril, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bangachev, Kiril, et al.
Pubblicazione: (2025)
ERD: A Framework for Improving LLM Reasoning for Cognitive Distortion Classification
di: Lim, Sehee, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lim, Sehee, et al.
Pubblicazione: (2024)
Buffer-based Gradient Projection for Continual Federated Learning
di: Dai, Shenghong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dai, Shenghong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Contrastive Learning for Multi Label ECG Classification with Jaccard Score Based Sigmoid Loss
di: Takahashi, Junichiro, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Takahashi, Junichiro, et al.
Pubblicazione: (2026)
Distributional Alignment as a Criterion for Designing Task Vectors in In-Context Learning
di: Kwon, Jihoon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kwon, Jihoon, et al.
Pubblicazione: (2026)
SigCLR: Sigmoid Contrastive Learning of Visual Representations
di: Çağatan, Ömer Veysel
Pubblicazione: (2024)
di: Çağatan, Ömer Veysel
Pubblicazione: (2024)
A Generalized Theory of Mixup for Structure-Preserving Synthetic Data
di: Lee, Chungpa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Chungpa, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improving Multi-lingual Alignment Through Soft Contrastive Learning
di: Park, Minsu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Park, Minsu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Compositional Reasoning in CLIP via Reconstruction and Alignment of Text Descriptions
di: Kwon, Jihoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kwon, Jihoon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Theory, Analysis, and Best Practices for Sigmoid Self-Attention
di: Ramapuram, Jason, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ramapuram, Jason, et al.
Pubblicazione: (2024)
SCS-SupCon: Sigmoid-based Common and Style Supervised Contrastive Learning with Adaptive Decision Boundaries
di: Wang, Bin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Bin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient Logistic Regression with Mixture of Sigmoids
di: Di Gennaro, Federico, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Di Gennaro, Federico, et al.
Pubblicazione: (2026)
Temperature-Free Loss Function for Contrastive Learning
di: Kim, Bum Jun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Bum Jun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Aligning Large Language Models for Enhancing Psychiatric Interviews Through Symptom Delineation and Summarization: Pilot Study
di: So, Jae-hee, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: So, Jae-hee, et al.
Pubblicazione: (2024)
Beyond Gaussian Initializations: Signal Preserving Weight Initialization for Odd-Sigmoid Activations
di: Lee, Hyunwoo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Hyunwoo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Prediction Loss Guided Decision-Focused Learning
di: Jeon, Haeun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jeon, Haeun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Re-Ex: Revising after Explanation Reduces the Factual Errors in LLM Responses
di: Kim, Juyeon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Juyeon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adaptive Friction in Deep Learning: Enhancing Optimizers with Sigmoid and Tanh Function
di: Zheng, Hongye, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zheng, Hongye, et al.
Pubblicazione: (2024)
Rethinking Multinomial Logistic Mixture of Experts with Sigmoid Gating Function
di: Pham, Tuan Minh, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pham, Tuan Minh, et al.
Pubblicazione: (2026)
Achieving the Tightest Relaxation of Sigmoids for Formal Verification
di: Chevalier, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chevalier, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Taming the Sigmoid Bottleneck: Provably Argmaxable Sparse Multi-Label Classification
di: Grivas, Andreas, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Grivas, Andreas, et al.
Pubblicazione: (2023)
Long-Tail Learning with Rebalanced Contrastive Loss
di: De Alvis, Charika, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: De Alvis, Charika, et al.
Pubblicazione: (2023)
Comparing Contrastive and Triplet Loss: Variance Analysis and Optimization Behavior
di: Zeng, Donghuo
Pubblicazione: (2025)
di: Zeng, Donghuo
Pubblicazione: (2025)
SimO Loss: Anchor-Free Contrastive Loss for Fine-Grained Supervised Contrastive Learning
di: Bouhsine, Taha, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bouhsine, Taha, et al.
Pubblicazione: (2024)
Activation Bottleneck: Sigmoidal Neural Networks Cannot Forecast a Straight Line
di: Toller, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Toller, Maximilian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sigmoid Gating is More Sample Efficient than Softmax Gating in Mixture of Experts
di: Nguyen, Huy, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nguyen, Huy, et al.
Pubblicazione: (2024)
Estimation of the Learning Coefficient Using Empirical Loss
di: Takio, Tatsuyoshi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Takio, Tatsuyoshi, et al.
Pubblicazione: (2025)
On DeepSeekMoE: Statistical Benefits of Shared Experts and Normalized Sigmoid Gating
di: Nguyen, Huy, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nguyen, Huy, et al.
Pubblicazione: (2025)
$\mathbb{X}$-Sample Contrastive Loss: Improving Contrastive Learning with Sample Similarity Graphs
di: Sobal, Vlad, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sobal, Vlad, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedAnchor: Enhancing Federated Semi-Supervised Learning with Label Contrastive Loss for Unlabeled Clients
di: Qiu, Xinchi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qiu, Xinchi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Understanding Self-supervised Contrastive Learning through Supervised Objectives
di: Lee, Byeongchan
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Byeongchan
Pubblicazione: (2025)
Generalization Analysis for Deep Contrastive Representation Learning
di: Hieu, Nong Minh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hieu, Nong Minh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
On the Similarities of Embeddings in Contrastive Learning
di: Lee, Chungpa, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Fine-Tuning Without Forgetting In-Context Learning: A Theoretical Analysis of Linear Attention Models
di: Lee, Chungpa, et al.
Pubblicazione: (2026) -
A Theoretical Framework for Preventing Class Collapse in Supervised Contrastive Learning
di: Lee, Chungpa, et al.
Pubblicazione: (2025) -
How to Correctly Report LLM-as-a-Judge Evaluations
di: Lee, Chungpa, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Measuring Representational Shifts in Continual Learning: A Linear Transformation Perspective
di: Kim, Joonkyu, et al.
Pubblicazione: (2025)