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潜在空间预测与JEPA模型训练实战指南

共计 30 章节

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学习目标 · 课程结构 · 潜在空间预测与JEPA的总体介绍

课程导入学习目标

潜在空间基础

什么是潜在空间 · 编码器-解码器架构 · 潜在表示的维度与语义

空间基础什么是潜

自监督学习与表征学习

自监督学习范式 · 对比学习与预测性学习的区别 · 以及JEPA在自监督学习中的定位

自监督学习表征学习

JEPA核心原理

联合嵌入预测架构（Joint Emb… · 能量模型视角 · 与SimCLR/BYOL/MAE的对…

JEPA核心原理

JEPA模型组件详解

上下文编码器 · 目标编码器 · 预测器

JEPA模型组件详解

潜在空间预测任务定义

预测目标（未来帧 · 掩码区域 · 上下文缺失部分）

空间预测任务定义预测目标

数据准备与预处理

适用于JEPA的图像 · 视频 · 文本数据集

数据准备预处理

构建第一个JEPA模型

使用PyTorch搭建一个简单的图像… · 包括编码器 · 预测器和训练循环的代码实现

JEPA构建第一个

训练策略与技巧

学习率调度 · 权重衰减 · 动量更新（EMA）

训练策略学习率调度

损失函数深入

对比损失 · 回归损失 · 能量损失在JEPA中的变体

损失函数深入对比损失

潜在空间预测的评估方法

线性探针 · 微调评估 · 聚类质量

空间预测的评估方…线性探针

视频预测中的JEPA

基于视频帧序列的潜在空间预测 · 时序编码器设计 · 以及帧预测与特征预测的差异

JEPA视频预测

掩码图像建模与JEPA

掩码自编码器（MAE）与JEPA的结… · 掩码策略（随机块 · 语义掩码）对预测任务的影响

JEPA掩码图像建模

处理图像-文本 · 视频-音频等多模态数据 · 跨模态潜在空间对齐与预测

大规模训练实践

分布式训练（DDP） · 混合精度训练 · 梯度累积

大规模训练实践DDP

超参数调优

关键超参数（编码器深度 · 预测器层数 · 潜在维度

超参数调优关键超参数

常见训练问题与调试

训练不稳定 · 表示崩溃 · 预测退化

常见训练问题调试

JEPA的变体与扩展

I-JEPA · V-JEPA · MC-JEPA等最新模型

实战项目一

图像分类下游任务——使用JEPA预训… · 对比与监督学习的性能

实战项目一JEPA

实战项目二

视频异常检测——利用JEPA预测未来… · 基于预测误差识别异常事件

实战项目二JEPA

实战项目三

少样本学习——在小型数据集上使用JE… · 评估其泛化能力

实战项目三JE

模型压缩与部署

将JEPA模型导出为ONNX/Tor… · 量化 · 剪枝

模型压缩部署

与生成模型的结合

JEPA与扩散模型 · GAN · VAE的协同

生成模型的结合JEPA

JEPA的泛化误差界 · 信息瓶颈 · 隐空间的正交性与解耦性

理论分析JEPA

开源工具与库

介绍HuggingFace · PyTorch Lightning · MMSelfSup等框架中JEPA的…

开源工具HuggingFace

实验记录与可复现性

使用Weights & Biases · TensorBoard记录实验 · 设置随机种子

实验记录可复现性

前沿研究趋势

JEPA在机器人 · 自动驾驶 · 科学发现中的应用

前沿研究趋势JEPA

从零训练一个JEPA模型用于视频预测 · 完成数据准备 · 模型设计

综合实战JEPA

常见问题解答与技巧

针对学员常见疑问（如为什么需要sto… · 如何选择预测目标）提供深入解答

常见问题解答sto

课程总结与进阶路径

回顾核心知识点 · 推荐论文 · 代码库

课程总结进阶路径