为什么 larger batch size 对对比学习的影响比对监督学习的影响要大？
要理解为什么更大的批次大小（batch size）对对比学习的影响往往比对传统监督学习的影响要大，我们需要深入挖掘它们各自的学习机制和目标。这不仅仅是数据量的增加，更是学习过程中信息捕获和优化的方式存在根本差异。
首先，我们得厘清对比学习和监督学习的核心差异。
监督学习： 它的目标是让模型学习输入数据和其对应标签之间的精确映射关系。我们提供“输入输出”对，模型需要做的就是最小化预测输出与真实标签之间的误差。例如，在图像分类任务中，我们给模型看一张猫的图片，并告诉它“这是猫”。模型的目标是学会识别猫的特征，下次看到猫能准确输出“猫”。批次大小在这里扮演的角色，主要是提供更多样化的样本，让模型在一个回合（epoch）内看到更多的数据，从而更稳定地估计梯度，避免局部最优。
对比学习： 它是一种自监督学习方法。它的目标不是学习“输入输出”的直接映射，而是学习数据之间的相对关系。我们不直接提供标签，而是通过构造“正样本对”（相似的样本）和“负样本对”（不相似的样本）来指导模型。模型需要学会让正样本对在表示空间中靠得更近，而负样本对则离得更远。例如，我们可以将一张图片的两个不同的增强版本（比如裁剪、颜色抖动）视为正样本对，而将这张图片的增强版本与另一张完全不同的图片的增强版本视为负样本对。模型的目标是学会区分哪些是同一数据的不同视角，哪些是不同数据。
现在，让我们来分析为什么更大的批次大小对对比学习的影响更显著：
1. 负样本的数量和多样性：
对比学习的核心在于“对比”。模型要学会在一个包含大量不相似样本的空间中，精准地找出与其相似的样本。因此，负样本的数量和多样性对于对比学习至关重要。
更大的批次大小意味着在一个训练回合中，模型会接触到更多的样本。 这直接转化为：
更多的负样本： 在一个较大的批次中，除了当前样本的正样本对，其他所有样本都可以被视为当前的负样本。批次越大，可供对比的负样本数量呈指数级增长。
更丰富的负样本分布： 大批次可以包含更多不同类别、不同风格、不同特征的样本，这使得模型面对的负样本分布更加接近整个数据集的真实分布。
传统监督学习对负样本的需求不如对比学习那样“硬性”。 在监督学习中，即使批次大小较小，模型通过与真实标签的比较，也能知道自己的预测是“对”还是“错”，并进行相应的调整。它不需要主动区分“这个不是猫，那个也不是猫，但它们和猫都不一样”。
2. 学习“区分度”的有效性：
对比学习的目标是学习一个能够区分细微差别的表示空间。 模型需要学会捕捉到同一数据在不同变换下的“不变性”特征，同时又要能区分开完全不同的数据。
大批次提供了更强的“锚点”效应。 当模型在一个大批次中进行训练时，每个样本都有更多的“近邻”（正样本）和“远邻”（负样本）。这使得模型能够更清晰地学习到，哪些特征是普遍存在的（应该靠近），哪些特征是区分性的（应该远离）。
小批次训练时，负样本的稀疏性可能导致模型学习到的表示不够“锐利”。 模型可能只是勉强将正样本拉近，而负样本的区分度不足，使得模型在判断相似性时显得“模糊”。
3. 优化“对比损失”的稳定性：
对比学习通常使用InfoNCE、Triplet Loss等损失函数。 这些损失函数的核心是最大化正样本对的相似度，同时最小化负样本对的相似度。
对于InfoNCE这样的最大熵损失，其分母项（包含所有负样本）的梯度估计对负样本的分布非常敏感。
大批次提供了更准确、更鲁棒的负样本梯度估计。 批次越大，分母项中的所有负样本都能被纳入梯度计算，减少了因抽样误差带来的梯度波动。这使得模型能够更稳定地优化，更有效地学习到负样本的“排除”信号。
小批次训练时，由于负样本数量少且可能不够多样，梯度估计可能不稳定，容易导致模型学习到“次优”的表示。 模型可能过于依赖少数几个负样本，而忽略了数据集中其他更具代表性的“负面”信息。
4. 梯度方差与信息量：
通用来讲，更大的批次大小通常会降低梯度方差，使训练更稳定。
然而，在对比学习中，这种“稳定”更深层次地体现在了“信息量”的获取上。 大批次带来的更广泛的负样本分布，为模型提供了更多关于数据“不是什么”的信息。这些“不是什么”的信息对于构建一个具有判别力的表示空间至关重要。
监督学习中，虽然梯度方差降低了，但模型获取的“额外信息量”不一定能带来同等比例的性能提升。 模型主要是在沿着“正确答案”的方向进行迭代，批次大小主要影响梯度估计的精确度，而不是信息本身的“类型”或“密度”。
5. 内存和计算资源的影响（一个权衡点）：
当然，不能忽视的是，更大的批次大小也意味着更高的内存和计算需求。在资源有限的情况下，可能需要权衡。
然而，如果资源允许，更大的批次在对比学习中的收益通常是更显著的。一些研究表明，在达到一定阈值后，更大批次对监督学习的收益会趋于平缓，但对对比学习可能仍有持续的提升空间。
举个形象的例子：
想象一下你在学习辨别世界上所有的猫。
监督学习： 你拿到一张猫的照片，有人告诉你“这是猫”。你看到更多猫的照片，听到更多“这是猫”的指令，你会越来越清楚猫的特征。即使一次只给你看几张照片，只要有人明确告诉你“是”或“不是”，你也能学。
对比学习： 你被放在一个巨大的动物园里，里面有成千上万种动物。你的任务是，当别人给你看一张猫的照片时，你必须找出所有与这张照片“同类”的其他猫（即使它们姿势、颜色、品种不同），并确保它们都离你很近。同时，你要将这张猫的照片与所有其他动物（狗、鸟、猴子、狮子等等）的图片都区分开，让它们都离你远远的。
小批次（动物园里只有几只动物）： 你很容易就能区分出猫和其他几只动物。但你对“猫”的理解可能很片面，也许只集中在了某个特定品种或姿势上。你无法真正掌握“猫”这个概念在多样性下的不变性。
大批次（动物园里有成千上万种动物）： 这时，你面临的挑战巨大，但一旦你学会了，你对“猫”的理解将是极其深刻和鲁棒的。你不仅能识别各种猫，更能区分出猫与其他所有动物的细微差别。负样本（其他动物）的多样性和数量，让你对“猫”的定义更加精准和全面。
总结来说，更大的批次大小对对比学习的影响之所以更大，核心原因在于：
1. 对比学习依赖于“对比”中的负样本信息。 大批次显著增加了负样本的数量和多样性。
2. 这使得模型能够学习到更具判别力的表示。 它能更有效地捕捉到数据内在的细微差别，区分相似与不相似。
3. 对比损失函数（如InfoNCE）的梯度估计在处理大量负样本时更为稳定和准确。
而传统监督学习更多是基于与真实标签的直接匹配，其优化过程对负样本的“密度”和“多样性”的敏感度不如对比学习那么高。当然，这并不意味着大批次对监督学习没有好处，它依然能带来更稳定的梯度和更快的收敛，只是在对比学习的语境下，其“收益放大效应”更为明显。
首先，我们得厘清对比学习和监督学习的核心差异。
监督学习： 它的目标是让模型学习输入数据和其对应标签之间的精确映射关系。我们提供“输入输出”对，模型需要做的就是最小化预测输出与真实标签之间的误差。例如，在图像分类任务中，我们给模型看一张猫的图片，并告诉它“这是猫”。模型的目标是学会识别猫的特征，下次看到猫能准确输出“猫”。批次大小在这里扮演的角色，主要是提供更多样化的样本，让模型在一个回合（epoch）内看到更多的数据，从而更稳定地估计梯度，避免局部最优。
对比学习： 它是一种自监督学习方法。它的目标不是学习“输入输出”的直接映射，而是学习数据之间的相对关系。我们不直接提供标签，而是通过构造“正样本对”（相似的样本）和“负样本对”（不相似的样本）来指导模型。模型需要学会让正样本对在表示空间中靠得更近，而负样本对则离得更远。例如，我们可以将一张图片的两个不同的增强版本（比如裁剪、颜色抖动）视为正样本对，而将这张图片的增强版本与另一张完全不同的图片的增强版本视为负样本对。模型的目标是学会区分哪些是同一数据的不同视角，哪些是不同数据。
现在，让我们来分析为什么更大的批次大小对对比学习的影响更显著：
1. 负样本的数量和多样性：
对比学习的核心在于“对比”。模型要学会在一个包含大量不相似样本的空间中，精准地找出与其相似的样本。因此，负样本的数量和多样性对于对比学习至关重要。
更大的批次大小意味着在一个训练回合中，模型会接触到更多的样本。 这直接转化为：
更多的负样本： 在一个较大的批次中，除了当前样本的正样本对，其他所有样本都可以被视为当前的负样本。批次越大，可供对比的负样本数量呈指数级增长。
更丰富的负样本分布： 大批次可以包含更多不同类别、不同风格、不同特征的样本，这使得模型面对的负样本分布更加接近整个数据集的真实分布。
传统监督学习对负样本的需求不如对比学习那样“硬性”。 在监督学习中，即使批次大小较小，模型通过与真实标签的比较，也能知道自己的预测是“对”还是“错”，并进行相应的调整。它不需要主动区分“这个不是猫，那个也不是猫，但它们和猫都不一样”。
2. 学习“区分度”的有效性：
对比学习的目标是学习一个能够区分细微差别的表示空间。 模型需要学会捕捉到同一数据在不同变换下的“不变性”特征，同时又要能区分开完全不同的数据。
大批次提供了更强的“锚点”效应。 当模型在一个大批次中进行训练时，每个样本都有更多的“近邻”（正样本）和“远邻”（负样本）。这使得模型能够更清晰地学习到，哪些特征是普遍存在的（应该靠近），哪些特征是区分性的（应该远离）。
小批次训练时，负样本的稀疏性可能导致模型学习到的表示不够“锐利”。 模型可能只是勉强将正样本拉近，而负样本的区分度不足，使得模型在判断相似性时显得“模糊”。
3. 优化“对比损失”的稳定性：
对比学习通常使用InfoNCE、Triplet Loss等损失函数。 这些损失函数的核心是最大化正样本对的相似度，同时最小化负样本对的相似度。
对于InfoNCE这样的最大熵损失，其分母项（包含所有负样本）的梯度估计对负样本的分布非常敏感。
大批次提供了更准确、更鲁棒的负样本梯度估计。 批次越大，分母项中的所有负样本都能被纳入梯度计算，减少了因抽样误差带来的梯度波动。这使得模型能够更稳定地优化，更有效地学习到负样本的“排除”信号。
小批次训练时，由于负样本数量少且可能不够多样，梯度估计可能不稳定，容易导致模型学习到“次优”的表示。 模型可能过于依赖少数几个负样本，而忽略了数据集中其他更具代表性的“负面”信息。
4. 梯度方差与信息量：
通用来讲，更大的批次大小通常会降低梯度方差，使训练更稳定。
然而，在对比学习中，这种“稳定”更深层次地体现在了“信息量”的获取上。 大批次带来的更广泛的负样本分布，为模型提供了更多关于数据“不是什么”的信息。这些“不是什么”的信息对于构建一个具有判别力的表示空间至关重要。
监督学习中，虽然梯度方差降低了，但模型获取的“额外信息量”不一定能带来同等比例的性能提升。 模型主要是在沿着“正确答案”的方向进行迭代，批次大小主要影响梯度估计的精确度，而不是信息本身的“类型”或“密度”。
5. 内存和计算资源的影响（一个权衡点）：
当然，不能忽视的是，更大的批次大小也意味着更高的内存和计算需求。在资源有限的情况下，可能需要权衡。
然而，如果资源允许，更大的批次在对比学习中的收益通常是更显著的。一些研究表明，在达到一定阈值后，更大批次对监督学习的收益会趋于平缓，但对对比学习可能仍有持续的提升空间。
举个形象的例子：
想象一下你在学习辨别世界上所有的猫。
监督学习： 你拿到一张猫的照片，有人告诉你“这是猫”。你看到更多猫的照片，听到更多“这是猫”的指令，你会越来越清楚猫的特征。即使一次只给你看几张照片，只要有人明确告诉你“是”或“不是”，你也能学。
对比学习： 你被放在一个巨大的动物园里，里面有成千上万种动物。你的任务是，当别人给你看一张猫的照片时，你必须找出所有与这张照片“同类”的其他猫（即使它们姿势、颜色、品种不同），并确保它们都离你很近。同时，你要将这张猫的照片与所有其他动物（狗、鸟、猴子、狮子等等）的图片都区分开，让它们都离你远远的。
小批次（动物园里只有几只动物）： 你很容易就能区分出猫和其他几只动物。但你对“猫”的理解可能很片面，也许只集中在了某个特定品种或姿势上。你无法真正掌握“猫”这个概念在多样性下的不变性。
大批次（动物园里有成千上万种动物）： 这时，你面临的挑战巨大，但一旦你学会了，你对“猫”的理解将是极其深刻和鲁棒的。你不仅能识别各种猫，更能区分出猫与其他所有动物的细微差别。负样本（其他动物）的多样性和数量，让你对“猫”的定义更加精准和全面。
总结来说，更大的批次大小对对比学习的影响之所以更大，核心原因在于：
1. 对比学习依赖于“对比”中的负样本信息。 大批次显著增加了负样本的数量和多样性。
2. 这使得模型能够学习到更具判别力的表示。 它能更有效地捕捉到数据内在的细微差别，区分相似与不相似。
3. 对比损失函数（如InfoNCE）的梯度估计在处理大量负样本时更为稳定和准确。
而传统监督学习更多是基于与真实标签的直接匹配，其优化过程对负样本的“密度”和“多样性”的敏感度不如对比学习那么高。当然，这并不意味着大批次对监督学习没有好处，它依然能带来更稳定的梯度和更快的收敛，只是在对比学习的语境下，其“收益放大效应”更为明显。
网友意见
可能是因为logK诅咒，其中K是batch size。softmax后的交叉熵损失函数可以写成：
其中， 是正样本的分数， 是负样本的分数。
因为对比学习的正负样本差别是挺大的， 的分数很快就会趋近于0，此时损失函数的数值将趋近于 ，其中 可以简单理解为所有负样本 分数的平均值。当batch size比较小的时候，可以理解为 的值也会比较小，接近于0，这个时候浮点误差就会对计算结果造成比较大的影响，最后使得梯度变成随机噪音，使得模型无法进一步收敛。
以上分析来自于下面这篇FlatNCE的论文，详细地分析可以自己看下。
所以避免这个问题，最简单的解法就是使用比较大的batch size。或者改造一下损失函数，这也是FlatNCE的目的和贡献。
supervised training的batch size不能简单地从字面上理解，最后一层fc的weight可以理解为每一类的template，它们代表了大量的负样本。
而contrastive learning的样本都是要过一整个网络的，负样本多少直接取决于batch size大小。
TL,DR：Batch越大，负例越多，可以缓解表示坍塌。补充 @Gordon Lee
资料来源于：
我的理解是这样的，不对的地方请指正：
对比学习一般是自监督学习的方式，相比于supervised方法，它的监督信号是自己构造的，也就是自己和自己的augmentation被认为是正例，负例是in batch的其他样本。
1.相比supervised使用来自数据集的监督信号，对比学习用自监督的方式需要更多的训练steps来收敛。
2.对比学习的一般做法就是拉齐正样本，排开负样本，实际上正样本很好拉齐，你可以用mse，或者cross entropy都可以。关键在于，怎么保证拉齐的同时，保持一个好的uniform。这时候负样本的采样就成了关键。之所以要更大的batch size，就是因为in batch的其他样本作为负样本，充当了防止表征崩塌的角色，batch size越大，用于对比的负样本越多，效果就越好。
3.也可以想象一个极端的场景。对比学习最终理想状态是，数据集里的每个样本都和它自己的augmentation接近，和其他所有样本都远离。要实现和其他所有样本都远离的话，那么batch size就要等于数据集的大小。但实际情况并不能做到这点，那只有尽量越大越好了。
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