SimCLR: 自监督学习方法提取数据特征表示

SimCLR 是一种自监督学习方法，可以用于从未标记的数据集中学习表示。模型的编码器可以提取输入数据的特征表示，这些表示可以用于下游任务的训练。在 SimCLR 中，编码器由多层卷积神经网络组成，其中的每一层都可以提取输入数据的特征。训练过程中，输入数据会被随机扰动，例如翻转、旋转、裁剪等，以增加数据的丰富性。编码器的输出被用于计算样本之间的相似度，并通过对比损失函数来最大化相似样本对之间的相似度，最小化不相似样本对之间的相似度。这样，编码器可以学习到一组有用的特征表示，可以用于下游任务的训练。