在二分类任务中，我们通常使用交叉熵损失函数来评估模型的性能。交叉熵损失函数是将模型输出的概率分布与实际标签的概率分布之间的差异度量，因此它对于分类任务是非常有用的。
然而，有时候我们需要更好地区分两个不同的类别，这时候基于对比学习的思想就非常有用了，因为它可以帮助我们学习到更具有区分度的特征。
在对比学习中，我们使用的是对比损失函数，它通过比较同一类别内的样本和不同类别之间的样本之间的距离来学习到更具有区分度的特征。对比损失函数通常包括两个部分：同类别内的样本之间的距离应该尽可能小，而不同类别之间的样本之间的距离应该尽可能大。
现在，让我们考虑如何将对比学习的思想应用于有标签的二分类任务中。我们可以使用对比损失函数来替代交叉熵损失函数。具体地说，我们可以对同类别内的样本和不同类别之间的样本之间的距离进行度量，并将其包含在损失函数中。
例如，我们可以使用三元组损失函数（triplet loss）来实现对比学习。在三元组损失函数中，我们将每个样本表示为一个向量，并使用三元组 ( a , p , n ) (a, p, n)