1. 对比学习

对比学习（Contrastive Learning）是一种自监督学习的方法，旨在通过比较数据表示空间中的不同样本来学习有用的特征表示。其核心思想是通过最大化同类样本之间的相似性（或降低它们之间的距离），同时最小化异类样本之间的相似性（或增加它们之间的距离），来学习数据的有意义表示。

2. SimCLR

SimCLR（Simple Contrastive Learning of Representations）是一种用于自监督学习的框架，旨在学习数据表示的高效表示，通过比较同一图像的不同视图来学习图像表示。

• 数据增强（Data Augmentation）：simCLR首先对每个输入样本应用多种数据增强操作，这些操作包括裁剪、颜色、变换等。通过应用多种不同的增强，可以生成多个视角或变体的同一样本。越离谱需要学的越多。
• 特征提取和编码器（Feature Extraction and Encoder）：每个增强后的样本经过一个共享的卷积神经网络（如ResNet），这个网络通常包含多个卷积层和池化层，用来提取输入数据的特征。Encoder的输出是一个高维特征向量，这些向量捕捉了输入数据在不同视角下的表示。

为了加强学习，SimCLR网络通常包含一个投影头（Projection Head），用于将从特征提取器中提取的特征映射到一个更高维度的表示空间。这有助于提高对比学习的性能和有效性。

• 对比损失计算（Contrastive Loss Calculation）：核心是使用对比余弦相似性（Contrastive Cosine Similarity），它衡量了两个数据表示之间的相似性。对于每个输入样本，在编码器输出的特征向量上进行正则化（Normalization），然后计算它们的余弦相似度。具体步骤：将每个特征向量归一化为单位长度，这有助于捕捉特征向量的方向信息而不是其幅度；使用余弦相似度度量来比较每对增强样本的相似性；对于每个样本，选择同类样本（即同一原始样本的其他增强版本）作为正样本，选择其他所有样本作为负样本（即所有其他原始样本的增强版本）。
• 损失函数最小化：simCLR的目标是最大化同类样本的相似性（即余弦相似度），同时最小化异类样本的相似性。因此，它的损失函数通常定义为最小化负对数似然（Negative Log-Likelihood）或最大化交叉熵损失函数，这些损失函数都是用来度量对比损失的效果。
• 训练与特征评估：模型通过随机梯度下降（SGD）或其变种进行训练，优化损失函数。一旦模型训练完成，可以使用编码器（Encoder）提取的特征向量来表示新的未见数据，并在其上执行各种监督或非监督任务，例如分类、聚类或检索等。

3. 多模态任务

多模态任务（multimodal tasks）涉及处理和理解多种不同类型数据的任务，这些数据可以来自于不同的传感器、来源或数据源。这些任务通常需要综合利用来自多个模态（如文本、图像、音频等）的信息来完成。

4. BYOL

BYOL（Bootstrap Your Own Latent）是一种自监督学习方法，特别适用于视觉任务中的表示学习。它由DeepMind提出，旨在通过自动化的方式学习高质量的特征表示，无需人工标注的大规模数据集。
BYOL利用自监督学习的方法，通过最大化两个不同视角下同一图像的相似性来学习视觉特征。这种方法避免了依赖于大量标注数据的训练，使得模型可以在资源有限的情况下进行有效学习。

5. SimCSE

SimCSE（Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings）是一种用于学习句子嵌入（sentence embeddings）的简单对比学习方法。它的核心思想是通过对比学习的方式，将语义相似的句子映射到接近的空间位置，从而学习到句子的语义表示。