20240913-contrastivelearning

对比学习论文

Understanding Contrastive Representation Learning through Alignment and Uniformity on the Hypersphere

MLR 2020

对比学习通过最大化正样本对特征的互信息来优化对比损失，但实验结果表明，简单地追求这一目标可能导致下游任务性能下降。

比学习中的对齐性（alignment）和均匀性（uniformity）两个核心特性，并探索直接优化这些特性的策略。

参考文章：
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