图分类是一个重要的应用，在现实中，带标签的图数量很少，导致模型的过拟合。本文提出了两种对比自监督学习的方法来避免这种过拟合的现象。一种方法先是在无标签的数据集上做预训练，再在带标签的数据集上做微调。

另一种方法是同时进行监督的分类任务和无监督的对比学习任务。  

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2009.05923.pdf

内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除