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2 天前
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对比学习损失函数 - InfoNCE
对比学习中的InfoNCE损失函数是自监督学习领域的重要进展,它通过最大化正样本对之间的相似度并最小化负样本对的相似度,有效地引导模型学习到数据的本质特征。InfoNCE不仅提高了表示学习的质量,还为下游任务如分类、聚类等提供了强大的基础。