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通过潜在空间的对比损失最大限度地提高相同数据样本的不同扩充视图之间的一致性来学习表示。对比式自监督学习技术是一类很有前途的方法，它通过学习编码来构建表征，编码使两个事物相似或不同
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ACL: Aligned Contrastive Learning Improves BERT and Multi-exit BERT Fine-tuning
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参考链接
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