噪声相对比较小，batch size太大反而会降低数据的利用率，从而不利于监督学习的训练。
n物理含义是batch size，所以这个公式直接告诉我们batch size越大，效果确实更好。I(X;S|T)的物理含义...
传统的对比学习方法，如SimCLR和MoCo，通常依赖于负样本、大的batch size或动量编码器来避免模型坍塌（即...
n物理含义是batch size，所以这个公式直接告诉我们batch size越大，效果确实更好。I(X;S|T)的物理含义是原始信息与增强后信息中与任务无关的信息量，越小越好。举个不恰当的例子，拿imagenet进行对比学习，得到的表征再拿来做狗品种识别，相当于把其它蕴含在表征里的信息都丢了，那么这个狗品种识别的效果不会好。
当batch size比较小的时候，可以理解为(K−1)ε的值也会比较小，接近于0，这个时候浮点误差就会对...
而监督学习里面Batch size的作用只有后者。所以当然对比学习的batch size更重要啦。（仅个人观点，欢迎批评...
DeepMind 控制套件上达到最先进的性能，超越基于模型（Dreamer、PlaNet 和 SLAC）的方法和最近提出的对比...