作者对比了端到端，Memory Bank和MoCo框架的效果，如Fig 1.6所示，我们可以看到几个值得注意的现象： 端到端的方式无法一直提高负样本大小，可以发现MoCo和端到端在256-1024的负样本大小阶段的结果可以匹配（track）上的。

下图形式化的表示了三种结构，end-to-end，memory-bank和MoCo的区别。 MoCo的特点是：（1）用于 negative 采样的队列是动态的（2）用于 negative 样本特征提取的编码器与用于query提取的编码器不一致，是一种Momentum更新的关系。

2023年9月21日 · 本文介绍了MoCo（MomentumContrastiveLearning）方法，一种使用动量更新的无监督表征学习框架。 它利用动量机制维护动态字典（记忆库）并保持一致性，通过对比学习选择正负样本，使用信息NCE损失函数优化。

在 SimCLR v1 发布以后，MoCo的作者团队就迅速地将 SimCLR的两个提点的方法移植到了 MoCo 上面，想看下性能的变化，也就是MoCo v2。

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To run MoCo v2, set --mlp --moco-t 0.2 --aug-plus --cos. Note: for 4-gpu training, we recommend following the linear lr scaling recipe: --lr 0.015 --batch-size 128 with 4 gpus. We got similar …

2021年4月24日 · MoCo提出了将memory bank的方法改进为dictionary as a queue，意思就是跟memory bank类似，也保存数据集中数据特征，只不过变成了queue的形式存储，这样每个epoch会enqueue进来一个batch的数据特征，然后dequeue出去dictionary中保存时间最久的一个batch的数据特征，整体上来看每个 ...

2024年4月13日 · 本文提出了动量对比（Momentum Contrast，MoCo）作为一种构建大型和一致的字典的方法，用于对比损失的无监督学习，如图1所示。 作者维护了一个数据样本的队列作为字典，当前mini-batch的encoded representation进队，队列中最老的表示出队。 队列将字典大小和batch size进行解耦从而使得字典可以非常大。 此外由于字典的key来源于之前若干个mini-batch，作者提出了一个缓慢变化的key encoder，具体实现为query encoder的基于动量的移 …

2021年1月8日 · MoCo与Memory Bank的区别就是新feature k1的获取不是通过encoder q而是通过encoder q参数的历史组合得到，Momentum encoder和encoder q的网络结构完全相同，仅是参数不一样. Momentum 参数的具体更新公式为 \theta _ {momentum}=m\theta_ {momentum}+ (1-m)\theta_ {encoderq}

2021年2月17日 · MoCo整个核心思想就分为两大部分： 利用queue（队列）代替memory bank，当队列满了之后，用最新的batch data得到的batch encoded keys挤掉最老的batch encoded keys，这样既保证了batch size与dictionary size的解耦，又保证了queue中的encoded keys是由临近几代的encoder产生的。