通过对抗对比训练进行无监督迁移学习

本研究解决了在无标签场景下进行数据表示学习的挑战，提出了一种基于对抗对比训练的新型无监督迁移学习方法。实验结果显示，该方法在多个数据集上的分类准确性优于现有的自监督学习方法，并为下游分类任务提供了理论保障，强调了大量无标签数据对预测准确性的贡献。