神经网络Transformer架构中的对比学习 对比学习是一种自监督学习方法，其核心思想是通过学习数据样本之间的相似性和差异性，使模型能够在无标签数据上学习有意义的表示。在Transformer架构中，对比学习被广泛应用于增强模型的表示能力，特别是在预训练阶段。 对比学习的基础概念涉及正样本对和负样本对。正样本对通常指语义相似或相关的样本，而负样本对则指不相关的样本。模型的目标是学习一个表示空间，其中正样本对的表示相互接近，负样本对的表示相互远离。例如，在自然语言处理中，同一句子的不同增强版本（如添加噪声或删除部分词）可视为正样本对，而不同句子的表示则作为负样本对。 在Transformer中实现对比学习时，通常使用编码器（如BERT或RoBERTa）提取输入序列的表示。对于每个输入样本，生成两个增强版本，并通过编码器得到它们的嵌入向量。然后，使用对比损失函数（如InfoNCE损失）来优化这些表示。InfoNCE损失鼓励正样本对的相似度得分高，负样本对的相似度得分低，从而提升表示的区分能力。 对比学习在Transformer预训练中的优势包括更好的表示质量和鲁棒性。通过对比学习，模型可以学习到更细粒度的语义信息，减少对特定噪声或变体的敏感性。此外，对比学习有助于处理长尾数据分布，因为模型可以通过负样本挖掘关注困难样本，提升泛化能力。 对比学习的扩展方法包括集成动量编码器和记忆库。动量编码器通过缓慢更新目标网络的参数，稳定训练过程，而记忆库存储历史样本的表示，增加负样本的多样性。这些技术进一步提升了对比学习在Transformer中的效果，使其在视觉、语言和多模态任务中广泛应用。