对比学习的损失函数用在xgboost

对比学习的损失函数通常用于训练对比模型，不太适用于xgboost这种基于树的模型。xgboost通常使用的是基于梯度提升算法的损失函数，如平方损失或对数损失。这些损失函数可以有效地训练xgboost模型，并且在实际应用中取得了很好的效果。

对比学习的损失函数通常用于训练神经网络等深度学习模型，其目的是学习一个嵌入空间，使得相似的样本在空间中距离较近，不相似的样本距离较远。这种方法在图像、语音等领域中取得了很好的效果，但是在xgboost这种基于树的模型中，嵌入空间的概念不是很清晰，因此对比学习的损失函数不太适用。