SimCLR (對比式自監督學習)

SimCLR（Chen et al., 2020）對每張圖做兩種隨機 augmentation，同一圖的兩個 view 為正對、不同圖為負對，用對比損失（如 NT-Xent）訓練編碼器。不需標籤即可學到強視覺表徵，為 對比學習 代表；CLIP 將此思路擴展到圖文對。與 對比學習、CLIP 相關。