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具备理论保证的强健对比学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的方法ArCL，通过保证学习域不变特征，显着提高了对比学习的可转移性。实验证明，对比学习的下游表现在很大程度上取决于数据增强的选择。
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关键要点
- 本文开发了一个理论框架以分析自我监督对比学习的可转移性。
- 对比学习的下游表现很大程度上取决于数据增强的选择。
- 对比学习无法学习域不变特征，其可转移性受到限制。
- 提出了一种新的方法 ArCL，保证学习域不变特征。
- ArCL 可以轻松与现有的对比学习算法集成。
- 在多个数据集上的实验显示 ArCL 显著提高了对比学习的可转移性。
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