Maximizing Incremental Information Entropy for Contrastive Learning

📄 arXiv: 2603.12594v1 📥 PDF

作者: Jiansong Zhang, Zhuoqin Yang, Xu Wu, Xiaoling Luo, Peizhong Liu, Linlin Shen

分类: cs.LG

发布日期: 2026-03-13

备注: ICLR 2026 (The Fourteenth International Conference on Learning Representations) https://openreview.net/forum?id=XL7ValpExh

💡 一句话要点

提出IE-CL，通过最大化增量信息熵提升对比学习在小批量下的表征学习性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 对比学习 自监督学习 信息熵 数据增强 表征学习

📋 核心要点

  1. 现有对比学习方法依赖静态数据增强和刚性不变性约束，限制了模型学习更丰富表征的能力。
  2. IE-CL通过优化增强视图之间的熵增益，同时保持语义一致性，从而克服了上述限制。
  3. 实验表明，IE-CL在CIFAR、STL和ImageNet等数据集上，尤其是在小批量设置下，性能得到显著提升。

📝 摘要（中文）

对比学习在自监督表征学习中取得了显著成功，通常由诸如互信息最大化等信息论目标指导。受到静态数据增强和刚性不变性约束的限制，我们提出了IE-CL（增量熵对比学习），该框架显式地优化增强视图之间的熵增益，同时保持语义一致性。我们的理论框架将挑战重新定义为识别编码器作为信息瓶颈，并提出了两个组件的联合优化：用于熵生成的学习型变换和用于保持熵的编码器正则化器。在CIFAR-10/100、STL-10和ImageNet上的实验表明，IE-CL在小批量设置下始终如一地提高了性能。此外，我们的核心模块可以无缝集成到现有框架中。这项工作将理论原则与实践相结合，为对比学习提供了一个新的视角。

🔬 方法详解

问题定义：对比学习旨在学习数据的有效表征，但现有方法通常依赖于预定义的静态数据增强策略，并且强制执行严格的不变性约束。这些约束可能导致模型忽略数据中的细微变化，从而限制了其学习更具判别性和泛化性的表征的能力。尤其是在小批量的情况下，这种问题会更加明显。

核心思路：IE-CL的核心思想是通过显式地最大化增强视图之间的信息熵增益，同时保持语义一致性，来克服现有方法的局限性。该方法将编码器视为信息瓶颈，并联合优化两个组件：一个可学习的变换，用于生成具有更高熵的增强视图；以及一个编码器正则化器，用于保持原始数据的语义信息。

技术框架：IE-CL框架包含两个主要模块：可学习的变换模块和一个编码器模块。可学习的变换模块旨在生成与原始视图相比具有更高信息熵的增强视图。编码器模块则负责将原始视图和增强视图编码为低维表征。框架通过对比损失来鼓励来自同一图像的原始视图和增强视图的表征彼此接近，同时通过熵最大化损失来鼓励增强视图的表征具有更高的信息熵。

关键创新：IE-CL的关键创新在于引入了可学习的变换模块，该模块能够自适应地生成具有更高信息熵的增强视图。与传统的静态数据增强方法相比，这种方法能够更有效地探索数据的潜在变化，从而提高模型的表征学习能力。此外，通过联合优化熵增益和语义一致性，IE-CL能够更好地平衡表征的信息量和判别性。

关键设计：可学习的变换模块可以使用各种神经网络结构来实现，例如生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）。熵最大化损失可以使用各种信息论指标来衡量，例如香农熵或Renyi熵。编码器正则化器可以使用各种技术来实现，例如权重衰减或dropout。论文中具体使用了某种特定的网络结构和损失函数，但具体细节未在摘要中体现，需要查阅原文。

📊 实验亮点

IE-CL在CIFAR-10/100、STL-10和ImageNet等数据集上进行了实验，结果表明，该方法在小批量设置下始终如一地提高了性能。具体性能提升数据未在摘要中给出，需要查阅原文。

🎯 应用场景

IE-CL方法可应用于各种自监督学习任务，例如图像分类、目标检测和语义分割。该方法尤其适用于小批量训练场景，可以有效提高模型的表征学习能力。此外，IE-CL的核心模块可以无缝集成到现有的对比学习框架中，具有广泛的应用前景。未来，该方法可以进一步扩展到其他模态的数据，例如文本和音频。

📄 摘要（原文）

Contrastive learning has achieved remarkable success in self-supervised representation learning, often guided by information-theoretic objectives such as mutual information maximization. Motivated by the limitations of static augmentations and rigid invariance constraints, we propose IE-CL (Incremental-Entropy Contrastive Learning), a framework that explicitly optimizes the entropy gain between augmented views while preserving semantic consistency. Our theoretical framework reframes the challenge by identifying the encoder as an information bottleneck and proposes a joint optimization of two components: a learnable transformation for entropy generation and an encoder regularizer for its preservation. Experiments on CIFAR-10/100, STL-10, and ImageNet demonstrate that IE-CL consistently improves performance under small-batch settings. Moreover, our core modules can be seamlessly integrated into existing frameworks. This work bridges theoretical principles and practice, offering a new perspective in contrastive learning.