Глубокие контрастные сети (Deep Contrastive Networks) являются разновидностью нейронных сетей, используемых в машинном обучении и компьютерном зрении. Основная идея этих сетей заключается в обучении моделей таким образом, чтобы они могли отличать (контрастировать) различные типы данных друг от друга.

Технология достигается за счет использования специального метода обучения, известного как контрастное обучение (contrastive learning), в котором модель тренируется на парах примеров, которые либо похожи друг на друга, либо сильно отличаются. Задача модели — научиться различать эти пары.

Глубокие контрастные сети помогают создавать более эффективные и точные модели за счет более глубокого понимания различий и сходств между разными типами данных.