自监督方法（MoCo、BYOL）中，为什么使用动量更新可以避免模型坍塌?

在自监督学习中，模型的目标是学习将输入数据映射到它们的特征表示。在动量更新中，模型的参数更新是基于当前梯度和之前的梯度的加权平均值。这种加权平均可以帮助模型避免陷入局部最小值，并且可以使模型更加稳定。在自监督方法中，使用动量更新可以避免模型坍塌，因为它可以帮助模型在学习新的特征表示时保留旧的特征表示。这样，模型可以在学习新的特征表示的同时，保持对旧特征表示的记忆，从而避免模型坍塌。