对于有标签的二分类任务，我们可以使用交叉熵损失函数来评估模型的预测结果与真实标签之间的差异。在训练过程中，通过调整模型参数，使得交叉熵损失函数的值最小化，从而提高模型的预测准确率。
然而，仅仅使用交叉熵损失函数可能无法满足我们的需求，因为它只关注了模型的预测准确率，而没有考虑特征分布的距离。如果两个分类的特征分布较近，那么模型可能会在预测时出现混淆的情况。
为了解决这个问题，我们可以使用对比学习的思想来优化模型。对比学习通过学习将同一类别的样本映射到紧密的空间区域中，并将不同类别的样本映射到相互分离的空间区域中，从而增加分类器的泛化能力。因此，我们可以将对比学习的思想应用于有标签的二分类任务中，以使不同类别之间的特征分布更加分离。
具体来说，我们可以使用Siamese网络或Triplet网络来实现对比学习。这些网络可以将同一类别的样本映射到相同的特征向量空间中，而将不同类别的样本映射到不同的特征向量空间中。我们可以通过最小化同一类别样本的距离和最大化不同类别样本的距离来优化网络。这个过程可以通过修改损失函数来实现。
常见的对比学习损失函数包括:
- Triplet Loss: Triplet Loss是一种使用三元组样本的对比学习损失函数。对于每个样本，它会选择两个相似的样本和一个不相似的样本，从而构成一个三元组。Triplet Loss的目标是让同一类别的样本之间的距离尽可能地接近，而不同类别的样本之间的距离尽可能地远离。Triplet Loss的公式如下所示：
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