IOS Swift 从入门到精通:闭包第二部分，高级闭包

SimSiam（Simple Siamese）是一种自监督对比学习方法，由Facebook AI Research于2021年提出。SimSiam的设计旨在避免负样本对，并且不使用动量编码器，进一步简化了对比学习的实现过程。

SimSiam的基本概念

1. 自监督学习：
   自监督学习方法通过从数据本身获取监督信号进行学习，不需要人工标注。SimSiam是一种自监督对比学习方法。

2. 网络结构：
   SimSiam使用一个简单的Siamese网络结构，包含两个相同的编码器，编码器输出通过投影头映射到低维空间，然后通过预测头生成预测向量。

3. 不需要动量编码器和负样本：
   SimSiam去除了对比学习中的动量编码器和负样本对，仅使用正样本对进行训练。

SimSiam的工作原理

1. 数据增强：
   输入图像通过两种不同的数据增强（例如裁剪、颜色抖动等）生成两个不同的视图： ( x 1 x_1