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最后，The training loss is the distance between the predictor’s output and the target encoder’s representation, computed after both are normalized to unit length (L2 normalization). Minimizing this normalized MSE is equivalent to maximizing the cosine similarity between the two representations. The model learns to match the direction of embeddings (their semantic meaning), not their magnitude.
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