改进样本相似性图的对比学习中的 $\mathbb {X}$- 样本对比损失

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过修改相似性图表以明确样本之间的关系，我们重新设计了标准对比损失函数，以获得更好的表征学习，它在视觉模型中优于自监督学习和视觉语言模型，同时鼓励模型学习将对象与其属性和背景分离。

研究提出了一种名为GraphRank的图对比学习模型，通过引入基于排名的学习来测量相似度得分，成功解决了虚假负样本问题，并在多个图任务上展开了广泛实验，表现优异。

对比学习
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