本研究提出了一种增强型自我监督表示学习方法，解决了对比学习中的假阳性匹配问题和重构学习中的上下文信息缺失问题。实验证明该方法在多个下游任务上优于全监督学习模型和最先进的自我监督学习方法，具有高泛化性和可迁移性。

本研究提出了一种增强型自我监督表示学习方法，解决了对比学习中的假阳性匹配问题和重构学习中的上下文信息缺失问题。实验证明该方法在多个下游任务上优于全监督学习模型和最先进的自我监督学习方法，具有高泛化性和可迁移性。