前言
CLIP带给我的震撼是超过transformer的，这是OpenAI的重要贡献之一。就如官网所描述的：

CLIP: Connecting Text and Images

用对比学习（Contrastive Learning）来对齐约束图像模型和文本模型。用文本嵌入指导图像学习，图像嵌入指导文本学习。这样一来，图像分类进入了CLIP时代，不需像传统深度学习图像分类一样，先定义出类别范围，然后准备各类别的数据（比如MNIST的十分类，ImageNet的千分类）。

我们有了CLIP，可以直接任意给出一个class set如{“cat”，“dog”, “horse”，“Other”}，然后给定一张图片，CLIP自然会给出图片的类别的score。

第一次见识到CLIP能力是在MSRA的分享会上，表现出的效果非常Impressive。首先，CLIP有强大的zero-shot功能，能够在零样本的基础下在ImageNet-1K的表现超过ResNet-50.

按照惯例：
论文标题：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.00020
github: https://github.com/OpenAI/CLIP

CLIP

CLIP的大体思路就如上图所示，咱们有一个Image Encoder和一个Text Encoder分别把图像和文本编码为1024-d或者768-d的向量，我们叫做image embedding和text embedding。CLIP的思想是将image embedding和text embedding放到一个域里，让相应的image embedding和text embedding有更大的相似性。

这里相似性的评估是余弦相似性，概念十分简单，即两个向量夹角的余弦值。想进一步了解Cosine Similarity的可戳《【AI数学】余弦相似性（含python实现）》。

对于n个图文对，咱们可以得到一个nxn的余弦相似性矩阵，只要使对角线的位置尽可能的接近1，而其他位置尽可能接近0，这就达到了我们优化的目的。先不急着看loss function，先看对比学习的思想，作者也引用了这篇2016年的文章《Improved Deep Metric Learning with
Multi-class N-pair Loss Objective》，大概看一张图就可以：

传统的深度神经网络训练方法是比较输出值和标注值的差别，让正例离近一点，让负例远离一点；而对比学习找一大堆样例，互相之间的异类尽量远。回到CLIP，对于每一个batch，只有绑定的图文对（自己）才是正例，而其他所有图文对，都构成两两之间的负例关系。

在这里我分享自己做实验的经验，CLIP这种大规模数据集的对比学习训练依赖超大的batch size，理论上batch size越大越好，一般参考值也在4096以上。而且，如果没有较大的batch size，CLIP甚至训不收敛（与训练时间无关），因为每个batch没有足够大的对比视野。想训标准版CLIP，请考虑16卡A100以上的训练条件。

我们看CLIP的训练伪代码：

这里构造了一个symmetric cross entropy，也很简单。只是把针对image部分和针对text部分的交叉熵损失函数加到一起。

我学习到这里的时候有一个疑问，为什么labels用np.arange(n)而不是用one-hot？相信很多同学也有这个疑问。我们想让相似性矩阵到对角线接近1，而其他位置为0，难道不是用一个对角阵当label吗？

事实上，代码中构造的labels等价于构造对角阵label，仔细对比我们可以发现，labels的维度是n，而logits的维度是nxn，labels维度低于logits，这是one-hot的另一种表达方式，等价于nxn的对角阵。对这点还有不明白的，可戳《【AI数学】交叉熵损失函数CrossEntropy》, 最后面有这种用法的详解。

有疑问可留言交流～