【知识点】温度超参数

对比学习损失函数中超参数temperature的作用

一般是logits/temperatue。

总结一下温度超参数

当分类结果正确时，当temperature越小时，softmax输出各类别的分数差别越大，loss越小。
当分类结果错误时，当temperature越小时，softmax输出各类别的分数差别越大，loss越大。
温度超参能让概率分布差别更明显

在对比学习loss中加入temperature参数解决的核心问题：困难负样本问题。

困难负样本，就是一张图像经过特征提取网络后，发现自己相较于自身数据增强后的图片特征，更相似于其他图片提取出的特征。
但是，相似度并没有差很多。这样的样本我们就叫他困难负样本。

如果没有引入temperature参数，当有困难负样本过来时，loss相对较小，对参数的惩罚也就较小。由于我们希望所有特征向量尽量远离。
因此，必须对所有错误分类的样本都加大惩罚，所以，要加入一个小于1的temperature参数，来放大对于困难负样本的惩罚。

考虑一下出现困难负样本的原因，有可能是因为两张图片确实非常相似，通常是两张图片有着相同的前景，让算法产生了混淆。也就是说，其实网络已经学到了一定的语义特征，这对下游任务是有帮助的，强行将两张非常相似图片提取出的特征相互远离，有可能打破这种语义信息，导致在执行下游任务时，效果不升反降。

so，temperature参数太高不能很好的训练特征提取网络，太低又会打破模型学到的语义信息，损害下游任务的准确度。