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AdvCLIP：多模态对比学习中与下游无关的对抗样本
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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
本文提出了一种结合对比学习和自监督学习的基线模型，用于生成多模态表示。通过对比性损失和视觉自监督学习的损失函数，对齐图像和文本模态。同时，采用更有效的数据增广技术，提高了模型性能，在四个标准数据集上取得了最先进的性能。
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关键要点
- 提出了一种结合对比学习和自监督学习的基线模型。
- 模型用于生成多模态表示。
- 使用对比性损失和视觉自监督学习的损失函数对齐图像和文本模态。
- 采用更有效的数据增广技术提高模型性能。
- 在四个标准数据集上取得了最先进的性能。
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