コントラスト学習

コントラスティブ学習は、教師なし表現学習に使用される深層学習技術です。この手法の目的は、類似するデータインスタンスが表現空間で互いに近接し、非類似のインスタンスが遠ざかるようなデータの表現を学習することです。この方法は、画像検索、ゼロショット学習、クロスモーダル検索などのタスクにおいて優れた性能を示しており、学習された表現は分類やクラスタリングなどの下流タスクの特徴量として使用されます。