在深度学习中,面对不断增加的数据样本量与昂贵的人工标注成本,对比学习作为自监督学习的一种重要方法,可以脱离标签进行基于样本本身的训练。相较于传统的有监督学习,通过对比学习训练的模型可获得理解更丰富的高层次特征的能力,为下游任务提供更优秀的预训练模型。对比学习通常会采用实例识别任务（instance discrimination task）作为训练模型的借口任务（pretext task）。然而,实例识别任务存在类别冲突问题,使得模型难以正确理解实例图像与正负样本之间的相似与差异,影响预训练模型对高层次特征的理解。同时对比学习需要使用计算量巨大数据预处理来提升训练的效果,但该预处理通过CPU（central processing unit）执行,导致预处理耗时过长,严重影响了训练的速度。为了克服实例识别任务的类别冲突问题,提出协同处理方法。为了缓解预训练对训练耗时的影响,提出并实现利用GPU（graphics processing unit）的数据预处理优化方法。本文的主要贡献如下:（1）针对实例识别任务的类别冲突问题,借鉴一致性的思想与多模型训练的方法,本文提出协同处理方法。该方法可以在训练多个不改变原有训练方法的对比学习模型的同时,使用协同损失让这些模型学习其他模型对数据的理解。依靠这种方法减少这些模型对数据的理解间隔,达到协同一致,从而克服实例识别任务的类别冲突问题。（2）针对预处理耗时对模型训练速度的影响,分析该影响的原因和常用预处理方法的缺陷,设计并实现利用GPU的数据预处理加速方法,并成功运用在协同处理方法的实验中。使用本文优化方法、Pytorch与DALI（data loading library）的数据处理模块在Cifar10和Image Net上进行基准测试实验,优化方法的执行速度是Pytorch方法的3倍,并与DALI在这两个数据集的测试速度持平。除此之外,在使用协同处理方法与Mo Co-v2（momentum contrast learning v2）训练实验中,使用本文的加速方法均比使用常规预处理方法的训练速度快大约3倍,并且能够维持模型的特征提取能力。（3）为验证协同处理方法的有效性,设计基于Mo Co-v2的协同损失,并与Mo Co-v2,Sim CLR等主流方法进行比较。在Image Net的线性评估实验与Cifar10的K最近邻评估实验中,本文方法比Mo Co-v2分别提高了1.2%与4.3%的Top1的分类精度,并且在VOC-0712和COCO-2017数据集的目标检测与实例分割实验中,协同处理方法的性能均比Mo Co-v2有所提升。综上所述,在深度学习领域,为对比学习提供了一种可行的训练方法,可以以此缓解实例识别任务的类别冲突问题;也在数据处理领域,提供了可以提高预处理的速度的方法,将预处理的执行从CPU转移到GPU上,以此提升深度学习训练效率。