対照学習とは
対照学習（Contrastive Learning）は、自己教師あり学習の一つ（機械学習の手法の一つ）で、ラベル付けを行うことなく、データ同士を比較する仕組み用いて、膨大なデータをそのまま学習できる自己教師あり学習の一つです。
似たデータは近くに、異なるデータは遠くになるように特徴量を学習します。
コンピュータービジョン、自然言語処理（NLP）領域で活用が期待されています。代表的な手法に、SimCLR、PCL、BYOLなどがあります。
※詳細な学習方法は論文の5 Trainingをご参考ください。
画像引用元：https://arxiv.org/pdf/2011.00362.pdf
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自己教師あり学習とは
ここで突然出てきた自己教師あり学習(Self-supervised Learning)の解説も合わせて行います。
自己教師あり学習とは、Self-supervised Learningの頭文字をとったSSLと略されることもあり、ラベル無しデータを用いた教師なし学習の一種です。
自己教師あり学習は、データ自身から独自のラベルを機械的に作り、学ばせるようなタスクです。そのため、我々はラベルを用意する必要がありません。
ディープラーニングを含む機械学習は教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つに大別されることが一般的ですが、現実社会の問題を解決するにあたって、ラベル付きのデータを大量に用意するのは、骨が折れます。
そこで、ディープラーニングの研究開発が進むにつれ、ラベルが無いデータを用いたディープラーニングの手法が模索されてきています。
自己教師あり学習では、このラベル付けを機械的に行えることから、注目を浴びています。（分類としては教師無し学習の1種になります。）
対照学習論文
対照学習並びに自己教師あり学習に関して説明しましたが、下記から対照学習の論文にアクセスすることが出来ますので、是非チェックしてみてください。
最後に
最後までお読み頂きありがとうございます。
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