Contrastive Learning

Contrastives Lernen ist eine Technik im Bereich des Deep Learnings, die für das unüberwachte Lernen von Repräsentationen verwendet wird. Das Ziel dieser Methode ist es, Repräsentationen von Daten so zu lernen, dass ähnliche Instanzen im Repräsentationsraum nahe beieinander liegen, während unähnliche Instanzen weiter auseinander sind. Diese Methode hat in Aufgaben wie Bildsuche, Zero-Shot-Lernen und Cross-Modales Suchen ausgezeichnete Leistungen gezeigt. Die gelernten Repräsentationen dienen als Merkmale für nachfolgende Aufgaben wie Klassifizierung und Clustering.