本文探讨了对比学习loss在自监督学习中的应用和优化。对比学习loss的核心思想是拉近相似样本特征表示，推开不相似样本特征表示，实现特征空间优化。它在图像识别和自然语言处理等领域有广泛应用。优化策略包括负样本采样、温度参数调整等，能显著提升效果。对比学习loss与监督学习的区别在于不需要外部标签信息，通过样本相似性引导学习过程。