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DiffCSE: 将Equivariant Contrastive Learning应用于句子特征学习

知乎:李加贝 方向:跨模态检索 来自:深度学习自然语言处理公众号 虽然不同的数据增强(随机裁剪、颜色抖动、旋转等)被发现对预训练视觉模型至关重要,但这种增强在应用于句子嵌入的对比学习时通常不成功。 之前的工作发现,通过简单的基于dropout的增强来构建正对,比基于同义词或掩码语言模型的单词删除或替换等更复杂的增强效果要好得多。虽然对比学习的训练目标鼓励特征对增强变换是不变的,但对输入的直接增强(如删除、替换)经常会改变句子的意义。也就是说,理想的句子嵌入不应该对这种转换保持不变。 以前的工作只是简单地将

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