负样本采样

Easy2Hard：从部分不匹配到完全不匹配的模态作为对比学习负样本

Easy2Hard: From Partially to Fully Unmatched Modalities as Negative Samples in Contrastive Learning

对做多模态视觉表征（如图文、视频-音频-文本）的研究者，这篇论文给出了一个可直接替换的负样本构造与加权策略：把部分不匹配与完全不匹配的模态对分开，并用 sigmoid 权重课程从易到难过渡，可嵌入现有对比学习损失中提升细粒度对齐效果。