自监督一致提升
通过显式对齐实例间自然关系，突破实例判别的局限，为无监督表征学习提供更丰富的语义监督。
Haoyang, Cheng · 李宏亮 · Qiu, Heqian · 吴庆波 · Zhang, Xiaoliang · 孟凡满 · King Ngi, Ngan
IEEE Transactions on Image Processing 2023
显式对齐实例间关系，不再将每个实例视为孤立个体，从而更好地利用自然相似性。
引入平衡约束和扩展处理器，在优化过程中防止关系对齐陷入平凡解。
将高维特征空间分解为多个低维子空间的笛卡尔积，在每个子空间分别对齐关系，从而捕捉更复杂的关系。