颜色分类leetcode模拟CLR SimCLRv1的Tensorflow-Keras实现，它允许通过视觉表示对比学习的简单框架(SimCLR)来提高base_model的特征表示质量。提供的代码允许将框架应用到任何Keras模型，只需稍作改动。给定的实现允许使用5%的数据在训练的线性分类器上将top-1精度提高17%。此外，在使用SimCLR框架进行训练后，t-SNE图显示了根据类别对特征进行清晰的聚类。SimCLR = SimCLR(base_model, input_shape, batch_size, feat_dims_ph, num_of_unfrozen_layers, save_path)。SimCLR.train方法可用于通过传递类型的训练和验证数据来训练SimCLR_mod。