G検定 練習問題 #0431・マルチモーダル

CLIPの対照学習の正例と負例

ディープラーニングの応用例 › マルチモーダル 組合せ 難易度 標準

CLIPの事前学習では、バッチ内の画像と文章のペアについて、各画像と各文章のすべての組み合わせの類似度を計算する。そのうえで、本来のペアの類似度を高め、それ以外の組み合わせの類似度を低めるように学習する。バッチに8組のペアがあるとき、類似度を高める組み合わせの数(ア)と、低める組み合わせの数(イ)の組み合わせとして、最も適切なものを1つ選べ。

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解説

正解 A

この問題の論点:CLIPの対照学習の正例と負例

ポイント

CLIPは、N組のペアからできるN×N通りの組み合わせのうち、本来のN組を正例、残りのN×N−N組を負例として学習します。

選択肢ごとの解説

  1. A

    適切 正解

    8枚の画像と8個の文章のすべての組み合わせは8×8=64通りです。本来のペアは8通り(ア)で、残りの64−8=56通り(イ)が類似度を低める組み合わせになります。

  2. B

    不適切

    64は画像と文章のすべての組み合わせの数(8×8)です。この中には本来のペア8通りも含まれるため、類似度を低める組み合わせは64−8=56通りになります。

  3. C

    不適切

    28は、8個から2個を選ぶ組み合わせの数(8×7÷2)です。CLIPが比べるのは画像と文章の組なので、画像iと文章jの組と、画像jと文章iの組は別の組み合わせとして数えます。

  4. D

    不適切

    1と7は、画像1枚に注目したときの数です。1枚の画像には本来の文章が1個、それ以外の文章が7個あります。バッチ全体では8枚分あるので、8通りと8×7=56通りになります。

補足

CLIPの論文では、1つのバッチに32,768組のペアを使っています。この場合、1枚の画像にとっての負例は32,767個になります。バッチ内のほかのデータを負例として使うため、バッチが大きいほど多くの負例と比べながら学習できます。

試験での狙われ方

CLIPは、画像と文章の対照学習という学習の仕組みと、Zero-shotでの分類という使い方の両面から問われやすいモデルです。

参考

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