如果温度系数设的越大，logits 分布变得越平滑，那么对比损失会对所有的负样本一视同仁，导致模型学习没有轻重。如果温度系数设的过小，则模型会越关注特别困难的负样本，但其实那些负样本很可能是潜在的正样本，这样会导致模型很难收敛或者泛化能力差。
对比学习中的温度超参数
发布时间 2023-04-13 09:54:14作者: VX账号X466550
如果温度系数设的越大，logits 分布变得越平滑，那么对比损失会对所有的负样本一视同仁，导致模型学习没有轻重。如果温度系数设的过小，则模型会越关注特别困难的负样本，但其实那些负样本很可能是潜在的正样本，这样会导致模型很难收敛或者泛化能力差。