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基于特征优化的轻量化对比学习算法研究
目录
基于特征优化的轻量化对比学习算法研究（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
二、对比学习算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
对比学习算法的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
对比学习算法的分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
对比学习算法的应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
三、特征优化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
特征优化技术的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
特征优化方法与技术手段．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
特征优化在对比学习中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
四、轻量化模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
轻量化模型的设计原则与思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
轻量化模型的架构设计与优化技巧．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
轻量化模型的性能评估指标与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
五、基于特征优化的轻量化对比学习算法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
算法框架与流程设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
特征提取与优化的策略和方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
对比损失函数的设计与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
模型训练与性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
六、实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
实验环境与数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
算法性能比较与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
对未来研究的展望与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
基于特征优化的轻量化对比学习算法研究（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．43
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
1.2对比学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
1.3轻量化模型发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
1.4本文研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
2.1传统对比学习方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
2.2特征优化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
2.3轻量化对比学习相关研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
2.4本章小结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
基于特征改进的轻量级对比学习框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
3.1整体框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
3.2数据增强策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57