CMC：对比多视角编码
动物通过多个渠道感知世界，例如：眼睛接受光波较长的光渠道和耳朵接受高频的振动驱动。每个渠道都是有噪音的和不完备的，但是所有视角共享相同的重要因素，例如：物理、几何、以及语义。CMC作者提出了一个假设：一个表达力较强的表示应能够建模多视角不变的因素。因此，作者们在多视角对比学习框架下研究该假设，主要方式是最大化相同场景不同视角之间的互信息，反之最小化。最终，该方法可以扩展到任何数量的视角。如图1所示，CMC框架。
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SimCLR：一个简单的视觉表示对比学习框架
高效的视觉表示主流的方法可分为两类，分别是生成方式和判别方式。其中，生成方式需要像素级别的生成，产生很多不必要的计算量；判别方式是基于监督学习相似的目标函数学习视觉表示，因此需要设计监督学习的替代任务，这种方式会限制视觉表示的泛化性。SimCLR是一个简单的视觉表示对比学习框架，如图1所示。与之前的对比学习相比，SimCLR即不需要特别的架构，也不需要更多的内存，但是性能优越。