损失函数Ls与pooler

[LGW2YT777]

   (1)     
    l1 = - torch.mean(torch.sum(q1 * F.log_softmax(zc2 / self.tau, dim=1), dim=1))
    l2 = - torch.mean(torch.sum(q2 * F.log_softmax(zc1 / self.tau, dim=1), dim=1)) ,请问：按照论文中的意思难道不是只算l2就行了吗？ 为什么代码中还算了l1（生成的表征质量更高，用其聚类结果作为标签，指导原始表征的学习）                        

（2）请问：pooler类中的实现方法是否与论文中有区别，感觉不太一样