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title: "对比学习 (Contrastive Learning)"
created: 2026-07-04
updated: 2026-07-04
type: concept
tags: [self-supervised, representation-learning, embedding, multimodal]
sources: []
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# 对比学习 (Contrastive Learning)

一种自监督/监督表示学习方法，通过拉近正样本对、推开负样本对来学习有判别力的嵌入表示。

## 核心损失

$$\mathcal{L} = -\log \frac{\exp(\text{sim}(z_i, z_i^+)/\tau)}{\sum_j \exp(\text{sim}(z_i, z_j)/\tau)}$$

- $z_i, z_i^+$：正样本对（匹配的图文/增强视图）
- $z_j$：batch 中所有样本（包括负样本）
- $\tau$：温度参数

## 在 VLM 中的作用

CLIP 的对比训练使文本嵌入成为嵌入空间中的**语义锚点**——匹配的图文对被拉近，不匹配的被推开。这是 [[text-proxy-for-semantics|文本语义代理]] 有效的基础：文本 prompt 的嵌入在语义上与其描述的概念对齐。

## 参考

- [[clip|CLIP]]
- [[vision-language-models|VLM]]
- [[cosine-similarity-geometry|余弦相似度几何]]
- [[text-proxy-for-semantics|文本语义代理]]
