# 方法是可组合的设计，不是封闭家谱
[独立阅读](/course/blocks/contrastive-designs-can-recombine.html)**课堂上下文：从哪个问题来**
收束对比路线：方法组件可以组合，是否有用还要看下游证据。由此转向不同目标的重建路线。


MoCo突出历史字典与动量编码器，SimCLR突出批内两视图比较及投影头等设计。它们不是互相排斥的整套身份：后续方法可以把一方有效的组件放入另一种计算组织中。



这种看法更有助于阅读论文。把一套方法拆成数据与增强、表示网络、目标、候选组织、更新规则、评价协议六个部分，再问新论文究竟改了哪一部分。若同时改了增强、训练时长、模型和loss，最终提高可以是有效工程组合，但不能直接把全部提高归给一个名字。



正面进展也应看清：这些设计使没有人工类别目标的图像学习成为可迁移起点。下一块用MoCo原论文的检测微调结果展示这件事，随后转到另一条不同目标路线——预测缺失像素。


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