深度对比学习综述论文PDF

在深度学习中如何利用大量易获取的无标注数据增强神经网络模型的特征表达能力是一个具有重要意义的研究问题而对比学习是解决该问题的有效方法之一近年来得到了学术界的广泛关注涌现出一大批新的研究方法和成果.本文综合考察对比学习近年的发展和进步提出一种新的面向对比学习的归类方法该方法将现有对比学习方法归纳为5类包括1样本对构造2图像增广3网络架构4损失函数5应用.基于提出的归类方法对现有对比研究成果进行系统综述并评述代表性方法的技术特点和区别系统对比分析现有对比学习方法在不同基准数据集上的性能表现.本文还将梳理对比学习的学术发展史并探讨对比学习与自监督学习度量学习的区别和联系.最后本文将讨论对比学习的现存挑战并展望未来发展方向和趋势.