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该领域论文主要来自三大组：
Facebook AI Research (FAIR) ：MoCo v1&v2, SwAV，Simsiam,Twins
Google Research, Brain Team：SimCLR v1 & v2
DeepMind Research：BYOL
（1）谷歌组 SimCLR v1 & v2
SimCLR是self-supervised learning与contrastive learning中重要的一个相当重要的里程碑，其最大的特点在于研究各种数据增强 (data augmentation) 作为SSL的归纳偏置 (inductive bias)，并利用不同data间彼此的互斥强化学习目标，避免contrastive learning的output collapse。
整体运作概念分为三个阶段：
先sample一些图片(batch of image)
对batch里的image做两种不同的data augmentation
希望同一张影像、不同augmentation的结果相近，并互斥其他结果。
如果要将SimCLR的架构划分阶段，大致可以分成两个阶段，首先是大个embedding网络执行特征抽取得到y，接下来使用一个小的网络投影到某个固定为度的空间得到z。
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对于同一个x，用data augmentation得到不同的v，通过网络抽取、投影得到固定维度的特征，计算z的contrastive loss，直接用gradient decent同时训练两个阶段的网络。
SimCLR直接比MoCo高出了7个点，并直逼监督模型的结果。
(2) FAIR组 MoCo v1&v2, SwAV，Simsiam
MoCo (momentum contrast) 的想法是维持两个encoder，一个使用gradient decent训练，另一个的参数则是跟著第一个encode的参数，但是使用momentum更新，保持一个相似但不同的状态。而这个momentum encoder的输出会被一个queue储存起来，取代原本的memory bank。相比原本的memory bank作法，MoCo的储存的representation比较新，保持一致性的同时也藉由momentum encoder确保了足够的对比性。
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MoCo v2 只是将SimCLR的两个组件 (stronger data augmentation与投影网络 )加入MoCo的架构。相对于SimCLR，多了momentum encoder与memory bank，且不需要特别大的batch。
具体的，如下图，图中的顶行和底行表示相同的网络（由θ参数化），MoCo将单个网络拆分为θ参数化的在线网络（顶行）和ξ参数化的动量网络（下排）。在线网络采用随机梯度下降法进行更新，动量网络则基于在线网络权值的指数移动平均值进行更新。动量网络允许MoCo有效地利用过去预测的记忆库作为对比损失的反面例子。这个内存库使批处理的规模小得多。在我们的狗图像插图中，正面的例子是相同图像的狗的作物。反面例子是在过去的小批量中使用的完全不同的图像，它们的投影存储在内存库中。
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SimSiam简单用一句话描述就是没有momentum encoder的BYOL。BYOL拿掉了MoCo的memory bank，SimSiam进一步地拿掉了momentum encoder。方法简单，实务上同样能避免collapsing output的发生。
SimSiam的架构与BYOL一样是三个阶段的架构，先过主网络embedding，再过小网络projection，最后过小网络prediction。与BYOL不同之处在于SimSiam并没有两组网络参数，同一个网络对于不同的view交互地用latent projection互为彼此的prediction target。在更新参数时，都只计算prediction那条路线的gradient，也自然没有什么momentum encoder。
这里在BYOL的基础上去除了momentum更新的target encoder, 直接让target encoder = online encoder。指出了predictor+stop-gradinent 是训练出强大SSL encoder的一个充分条件。
再次的阶段小结：在这个阶段，认识进展到了可以没有负样本的阶段，但是不使用负样本，模型就会有陷入平凡解的风险。为此，BYOL设计了predictor 模块，并为之配套了stop-gradient技巧；SimSiam通过大量的试验和控制变量，进一步做减法，去除了momentum update。让模型进一步变得简单。再次总结，就是predictor模块，避免了直接拉近正样本对，对于梯度的直接回传，让模型陷入平凡解。
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DeepMind BYOL
BYOL建立在MoCo动量网络概念的基础上，添加了一个MLP来从 z 预测 p ，而不是使用对比损失，BYOL使用归一化预测 p 和目标z’之间的L2 loss。继续使用我们的dog image示例，BYOL尝试将dog图像的两个裁剪转换为相同的表示向量（使 p 和 z’相等）。因为这个损失函数不需要负示例，所以在BYOL中没有内存库的用处。
在BYOL中的两个MLP仅第一个线性层之后使用批处理标准化。
文章的核心点就是要破除“负样本迷信”，BYOL认为不使用负样本，照样可以训练出效果拔群的SSL model。但是如果直接抛弃负样本，只拉近正样本对的话，model 会容易陷入平凡解：对于任意样本，输出同样的embedding。为了在没有负样本的帮助下，解决这个问题。BYOL 在Projector之上，增加了一个新的模块，取名Predictor。整体可以理解为在MoCo的基础上，但是不再直接拉近正样本对（即同一个样本，不同增强后的输出）的距离，而是通过Predictor去学习online encoder 到 target encoder (即moco里的momentum encoder)的映射。另外，对target network梯度不会传递，即Stop-Gradient。
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阶段小结 Simclr+MOCO
抛开细节，SimCLR和MoCo的核心点，都是认为negatives（负样本）非常重要，一定要有足够多的负样本，只不过实现方式略有不同。SimCLR 拿着TPU，直接把batch size搞到4096，一力降十会；恺明则是巧妙设计Momentum机制，避开了硬件工程的限制，做出了可以飞入寻常百姓家的MoCo。再次重申，这时候的认识，还是停留在需要大量的负样本，来提升SSL model的效果这个历史局限里。
再次的阶段小结 BYOL+SimSiam
在这个阶段，认识进展到了可以没有负样本的阶段，但是不使用负样本，模型就会有陷入平凡解的风险。为此，BYOL设计了predictor 模块，并为之配套了stop-gradient技巧；SimSiam通过大量的试验和控制变量，进一步做减法，去除了momentum update。让模型进一步变得简单。 再次总结，就是predictor模块，避免了直接拉近正样本对，对于梯度的直接回传，让模型陷入平凡解。BYOL 和 SimSiam 在方法上都是很不错的，试验也做得很可信充分，可是对于方法的解释并没有那么深刻置信，可能要寻求一个扎实的解释也确实很难。可以参见从动力学角度看优化算法（六）：为什么SimSiam不退化？ - 科学空间|Scientific Spaces，也是另一个角度的解释，颇为有趣合理。此时已经进入到了摆脱了负样本了，但是在不使用负样本的情况，要想成功训练好一个SSL model，需要引入新的trick: 即predictor+stop-gradient。这样子来看，难免有点像左手换右手的无用功，但是整体的技术认识是进步了很多的。
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