文献阅读：Noise Is Also Useful: Negative Correlation-Steered Latent Contrastive Learning
文献阅读：Noise Is Also Useful: Negative Correlation-Steered Latent Contrastive Learning
Abstract
论文提出了一种新的有效方法，称为潜在对比学习(LaCoL)，以利用噪声数据中的负相关性。
在标签空间中，利用弱增强数据来过滤样本，并在所选样本集的强增强上采用分类损失。
在度量空间中，利用弱监督对比学习来挖掘隐藏在噪声数据中的负相关性。
此外，还提供了跨空间相似一致性正则化来约束标签空间和度量空间之间的间隙。
Introduction
负相关：
对于每个锚定样本，随机选择与锚定图像不属于同一类别的K个其他样本作为负样本，并使用这些负相关对构造负相关。
Methodology
overview
LaCoL通过两种不同的数据增强
(即弱增强
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