NT-Xent 损失是使用一对通过编码器网络传递的图像的增强视图来计算的，以获得它们相应的表示。 对比损失的目标是鼓励同一图像的两个增强视图的表示相似，同时迫使不同图像的表示不相似。NT-Xent 将 softmax 函数应用于增强视图表示的成对相似性。 softmax 函数应用于小批量内的所有表示对，得到每个图像的相似性概率...
NONE”，这是为了保持"sim_ik“和"sim_jk”中的形状一致，因为否则导致的损失与我最初的numpy实现不...
分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。这一节将分别介绍分类问题和回归问题中使用到的经典损失函数。