【摘 要】
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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.
【基金项目】
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科技部高端外国专家项目（G2021026016L）资助～～；
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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.
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