对比学习方法 支持更多内容的对比学习方法的第三方pytorch实现（请参阅“可用内容”部分）。 有什么可用的？ 使用SimCLR进行对比学习预训练 通过停止梯度进行在线线性评估 Pytorch闪电登录和默认收益（多GPU训练，混合精度等） 在GPU装置上收集负片以模拟更大的批次大小（尽管梯度不会在GPU上流动） 使用加快数据加载速度（以使用更多GPU内存为代价） SimCLR多分辨率农作物 SimCLR + 预训练后线性评估（通常得出1-1.5％的准确度点） 工作于： 结果 模型 方法 数据集 时代 批 温度 多作 大理 监督下 在线线性评估 预训练后线性评估 Resnet18 SimCLR Imagenet-100 100 256 0.2 70.74 71.02 Resnet18 SimCLR Imagenet-100 100 256 0.2 :check_mark_button:

包含ICLR2021、WWW2021、SIGIR2021、AAAI2021、NIPS2020等十一个顶会60多篇论文！

加入Bert、CRF和对比学习的SlotFilling.zip

主要介绍了vue2和vue3的v-if与v-for优先级对比学习，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

加入对比学习的语义相似度计算Similarity.zip

对比学习数据集

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NLP对比学习研究思路、NLP作业数据集和代码

本文整理了五篇WWW 2021对比学习（Contrastive Learning）在数据挖掘、Graph、药物推荐、序列推荐等的最新进展，这块发展更新及其迅速，考验研究者的手速了！