1、目的

        探索基于contrastive/Siamese范式（而非masked auto-encoding范式）和ViT结构（而非卷积网络）的自监督学习

2、方法

        MoCo v3

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        1）random data augmentation

        2）query encoder ，key encoder 

        3）学习目标是retrieve corresponding "key"。损失函数用InfoNCE：

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        4）不用memory queue，因为batch足够大

        5）encoder = backbone + projection head + prediction head。是的moving average，但去除了prediction head

3、训练稳定性

        训练的稳定性不会导致网络不收敛，而会导致准确性下降

        1）batch size过大时导致训练不稳定

        2）learning rate = 。学习率越小，训练越稳定，但可能under-fitting；学习率越大，训练越不稳定

        3）optimizer

                LAMB（AdamW-counterpart of LARS）对lr的要求比较高，最终还是选用AdamW

        4）提升稳定性的trick

                gradient spike先出现在first layer，然后在几个iteration之后出现在last layer，说明训练不稳定性起源于shallower layers

                固定random patch projection层可以提升稳定性，而BatchNorm、WeightNorm、（阈值不够小的）gradient clip作用不大         

                将3通道16x16的patch编码为768-d的输出，信息损失可以忽略不计，因此即便用随机参数初始化也可以    

4、其他

        去除position embedding只轻微影响准确性，说明位置信息还没有被充分探索