?（5）不同的超参
作者这里进一步实验了不同的超参对结果的印象，这里是指对那四个不同loss融合的权重，可以看到当(a)loss的权重为1、其他几个对比学习权重分别是0.2, 0.2, 0.2, 0.05时取得最好的结果 。
同时作者也对不同维度进行了探究，可以看到越到越好，不过当大到256时，有所下降，可能是过拟合造成的，所以太大的维度也不必要
?总结
（1）同端的不同行为甚至是多端行为的利用是有可能带来收益的
（2）不同视角这个想法也不错～
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【多视角多行为推荐对比学习】欢迎关注，下期再见啦~
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