InfoNCE اور SimCLR مقاصد کوئز

جب آپ کوئز دیتے ہیں تو جوابات اور وضاحتیں ظاہر ہوتی ہیں۔

1. InfoNCE کا مقصد ماڈل کو کیا کرنے کی ترغیب دیتا ہے؟
   • ایک استفسار کو اس کے حقیقی مثبت سے بہت زیادہ منفیوں سے زیادہ مشابہ بنائیں
   • ہر تصویر کے عین مطابق پکسل اقدار کو یاد رکھیں
   • ماڈل پیرامیٹرز کی تعداد کو کم سے کم کریں۔
   • ایک جملے میں اگلے لفظ کی پیشین گوئی کریں۔
2. سم سی ایل آر میں، مثبت جوڑا کیسے بنایا جاتا ہے؟
   • کسی تصویر کو اس کے انسانی لیبل کے ساتھ جوڑ کر
   • ایک ہی تصویر میں دو مختلف بے ترتیب اضافہ کا اطلاق کرکے
   • دو بالکل مختلف تصاویر کا انتخاب کرکے
   • پورے ڈیٹاسیٹ کو گھما کر
3. NT-Xent/InfoNCE میں درجہ حرارت τ کیا کردار ادا کرتا ہے؟
   • یہ سیکھنے کی شرح کا تعین کرتا ہے۔
   • یہ بیچ کے سائز کو خود بخود کنٹرول کرتا ہے۔
   • یہ مماثلت کے سکور کی پیمائش کرتا ہے۔ کم τ تقسیم کو تیز کرتا ہے اور سخت منفی پر زور دیتا ہے۔
   • یہ انکوڈر میں تہوں کی تعداد کا تعین کرتا ہے۔
4. پری ٹریننگ کے بعد سم سی ایل آر کے پروجیکشن ہیڈ کا کیا ہوتا ہے؟
   • یہ حتمی درجہ بندی بن جاتا ہے۔
   • یہ منجمد ہے اور انکوڈر کے طور پر استعمال ہوتا ہے۔
   • یہ اندازہ لگانے کے لیے نقل کیا گیا ہے۔
   • اسے ضائع کر دیا جاتا ہے۔ سر سے پہلے کی نمائندگی نیچے دھارے کے کاموں کے لیے استعمال ہوتی ہے۔
5. سم سی ایل آر نے بڑے بیچ کے سائز پر انحصار کیوں کیا؟
   • ہر تربیتی قدم کے اندر بہت سی منفی مثالیں فراہم کرنا
   • میموری کے استعمال کو کم کرنے کے لیے
   • بڑھانے کے استعمال سے بچنے کے لئے
   • درجہ حرارت کے پیرامیٹر کی ضرورت کو ختم کرنے کے لیے
6. In SimCLR, which examples usually act as negatives for one anchor view?
   • The matching view of the same image
   • The other augmented views in the batch that come from different images
   • Only examples with the same class label
   • Views produced by a second encoder trained on labels
7. Why does SimCLR use a nonlinear projection head before computing its contrastive loss?
   • It replaces the image encoder
   • It supplies class labels during pretraining
   • The learned projection helps the contrastive objective while the representation before the head can transfer downstream
   • It removes the need for data augmentation
8. For an InfoNCE anchor, what should happen to the positive similarity relative to sampled negatives?
   • Every negative should have a higher score than the positive
   • All scores must be identical
   • The positive is excluded from the objective
   • The positive should receive a higher score than the negatives