本文介绍了一种名为SupCR的框架,通过比较样本之间的目标距离来学习具有回归意识的表示,可以与现有回归模型组合以提高性能。实验证明,使用SupCR可以达到最先进的性能,并且在所有数据集、任务和输入模式上,始终提高了回归基线的性能。
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