对比学习
教材《人工智能导论》4.2.1 / 内部第3点 · 已审核
通俗解释
如果说掩码学习是让模型通过样本内部的“续写”与“填空”来建立对局部与整体结构的细微洞察，那么对比学习则是通过样本间的“找相似”与“辨差异”来培养模型对事物本质的判别能力。 这种学习方式不再纠结于如何“还原”像素或词元的原始样貌，而是专注于构建一种语义不变性。
例子
对同一图像做两种增广得到正样本对，把不同图像作为负样本进行表征学习。
容易混淆
对比学习的正负样本构造会影响表示质量，不是任意两张图都可当正样本。
检查理解
用自己的话解释“对比学习”在“通用表示：自监督学习”中的作用，并举出教材中的一个例子或适用场景。对照原文检查条件、公式和图表。
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要点：如果说掩码学习是让模型通过样本内部的“续写”与“填空”来建立对局部与整体结构的细微洞察，那么对比学习则是通过样本间的“找相似”与“辨差异”来培养模型对事物本质的判别能力。 这种学习方式不再纠结于如何“还原”像素或词元的原始样貌，而是专注于构建一种语义不变性。 示例：对同一图像做两种增广得到正样本对，把不同图像作为负样本进行表征学习。