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相似度函数篇 PDF 下载
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 主要内容：
一、除了cosin还有哪些算相似度的方法
除了余弦相似度（cosine similarity）之外，常见的相似度计算方法还包括欧氏距离、曼哈顿距离、
Jaccard相似度、皮尔逊相关系数等。
二、了解对比学习嘛？
对比学习是一种无监督学习方法，通过训练模型使得相同样本的表示更接近，不同样本的表示更远
离，从而学习到更好的表示。对比学习通常使用对比损失函数，例如Siamese网络、Triplet网络
等，用于学习数据之间的相似性和差异性。
三、对比学习负样本是否重要？负样本构造成本过高应该怎么解
决？
对比学习中负样本的重要性取决于具体的任务和数据。负样本可以帮助模型学习到样本之间的区分
度，从而提高模型的性能和泛化能力。然而，负样本的构造成本可能会较高，特别是在一些领域和
任务中。
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