【深度学习：（Contrastive Learning） 对比学习】深入浅出讲解对比学习

对比学习允许模型从未标记的数据中提取有意义的表示。通过利用相似性和不相似性，对比学习使模型能够在潜在空间中将相似的实例紧密地映射在一起，同时将那些不同的实例分开。这种方法已被证明在计算机视觉、自然语言处理 （NLP） 和强化学习等不同领域都是有效的。

在本综合指南中，我们将探讨：

什么是对比学习？

对比学习是一种学习方法，侧重于通过对比正反两方面的实例来提取有意义的表征。它利用的假设是，在学习到的嵌入空间中，相似的实例应靠得更近，而不相似的实例应离得更远。通过将学习作为一项辨别任务，对比学习允许模型捕捉数据中的相关特征和相似性。

监督对比学习（SCL）

监督对比学习（SCL）是对比学习的一个分支，它利用标记数据来明确训练模型以区分相似和不相似的实例。在 SCL 中，模型在数据点对及其标签上进行训练，指示数据点是否相似或不相似。目标是学习一个表示空间，其中相似的实例聚集得更近，而不同的实例则被推开。

一种流行的方法是信息噪声对比估计（InfoNCE）损失函数。 InfoNCE损失在学习的表示空间中最大化正样本之间的一致性并最小化负样本之间的一致性。通过优化此目标，模型学会区分相似和不相似的实例，从而提高下游任务的性能。

我们将在本文后面讨论 InfoNCe 损失以及其他损失。

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