[LAB 06 · 颜色干预：视图、投影与读出](/course/notebooks/7c4f531113d7473abc174e2e014e1340.html)

# 只改一个条件，再解释变化
[独立阅读](/course/notebook-blocks/b7235416faea4815ad2db029aeb31116.html)
主线阅读与优先实验

真实RGB对比训练、唯一指定增强变化、h/z形状与颜色读出

## 只改一个条件，再解释变化

先保持数据、网络、epoch 与读出协议，修改 `views` 中色相交换概率，从 0.5 改成 0.1。把结果写入新的输出目录，保留原基准；观察颜色线性读出是否恢复、形状读出是否变化。不要同时增加模型和训练时长。若增加一个颜色敏感下游任务，例如“成熟红果与未熟绿果”，请先说明哪些增强可能直接改掉答案。

接着到 [LAB 07](https://deepnote.com/project/38755e4e-23f6-4f5f-8c68-8a2e4114b1c1/notebook/0d1b8f6fbf6a476c93ffcc169f2ec1f4) 看负例字典与 EMA，或到 [LAB 08](https://deepnote.com/project/38755e4e-23f6-4f5f-8c68-8a2e4114b1c1/notebook/b5ba27f2c5ba4ec0922208a7d5dc80a4) 比较重建目标。三个实验都要把“优化什么”和“如何评价”分开。

来源：[SimCLR 原论文与作者发布页](https://proceedings.mlr.press/v119/chen20j.html) 支持增强组成、非线性投影头和冻结评价的研究背景。本册图形数据、CPU 小网络、对照结果为本课程独立教学构造，不是论文 ImageNet 指标复现。