More formally, it produces two distorted views for all images of a batch X. The distorted views are obtained via a distribution of data augmentations T. The two batches of distorted views YA and YB are then fed to a function fθ​, typically a deep network with trainable parameters θ, producing batches of representations ZA and ZB respectively.
Plus formellement, cela produit deux vues déformées pour toutes les images d’un batch X. Les vues déformées sont obtenues via une distribution d’augmentations de données T. Les deux batchs de vues déformées YA et YB sont ensuite soumis à une fonction fθ​, typiquement un réseau profond avec des paramètres entraînables θ, produisant respectivement des batchs de représentations ZA et ZB.