1樓：李韶華
至少對於imagenet來說，因為類別很多，隨機採到的負樣本b和a屬於一類的概率是很小的，所以可以忽略。就像你把乙個training data set裡10%的標籤翻轉，最後訓練的模型精度也不會太差一樣。如果類別少，比如training set裡只有兩類資料，負樣本b和a屬於一類的概率就很大了。
2樓：光某人
確實是有可能的,為了解決這個問題，Google研究院好像提出了解決辦法。但是，由於SimCLR的batchsize很大，在向量空間內達到動態平衡其實已經使他們幾乎接近了。【不過我猜的話，batchsize不夠不可能做到SimCLR的效果，還是在其他模型基礎上再進行對比學習，使隨機資料增強的負面效應降低比較靠譜】
監督式對比學習https://
arxiv.org/abs/2004.11362
3樓：kkkk
Debiased Contrastive Learning
SELF-SUPERVISED REPRESENTATION LEARNING VIA ADAPTIVE HARD-POSITIVE MINING
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