与往年相比，ICML 2020的接收率正逐年走低。本文发现基于对比学习（Contrastive Learning）相关的paper也不少，对比学习、自监督学习等等都是今年比较火的topic，受到了很多人的关注。

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！

PyTorch SimCLR：视觉表示形式对比学习的简单框架 带有完整文档的博客文章： 另请参见。 安装 $ conda env create --name simclr --file env.yml $ conda activate simclr $ python run.py 配置文件 在运行SimCLR之前，请确保选择正确的运行配置。 您可以通过将关键字参数传递给run.py文件来更改正在运行的配置。 $ python run . py - data . / datasets - - dataset - name stl10 - - log - every - n - steps 100 - - epochs 100 如果要在CPU上运行它（出于调试目的），请使用--disable-cuda选项。 要进行16位精度的GPU培训，请确保安装并使用--fp16_precision标志。 功能评估 使用线性模型协议进行特征评估。 首先，我们在STL10 unsupervised集中使用SimCLR学习了功能。 然后，我们在SimCLR的冻结特征之上训练线性分类器。 根据从STL

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

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对比学习数据集

对比学习代码整理、超参数调优、日志记录结果、新数据集ohsumed

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