機器學習技術
對比學習是一種機器學習技術，主要用於訓練模型來區分相似和不相似的數據點。
在對比學習中，算法被訓練以最大化相似數據點之間的相似度，並最小化不相似數據點之間的相似度。這種方法通常涉及預測兩個數據點是否屬於同一類別，從而學習數據的表示，捕捉不同數據點之間的基本結構和關係。對比學習已廣泛套用於圖像識別、自然語言處理和語音識別等領域。例如，在圖像處理中，對比學習可以通過將一張圖片的不同增強版本（如不同的裁剪、旋轉或顏色調整）作為正樣本對來訓練模型，而將不同圖片的表示作為負樣本對。這種學習方式特別適合處理未標記的數據或在半監督學習環境中使用。