自监督学习是一种深度学习方法，它允许模型在没有监督标签的情况下进行训练。这种方法在自然语言处理、计算机视觉等领域有着广泛的应用。
主要特点
- 无需标注数据：自监督学习可以利用大量未标注的数据进行训练，从而降低数据标注成本。
- 数据效率高：与监督学习相比，自监督学习在数据量较少的情况下也能取得较好的效果。
- 泛化能力强：自监督学习可以学习到更通用的特征表示，从而提高模型的泛化能力。
应用场景
- 图像识别：使用自监督学习进行图像分类、目标检测等任务。
- 自然语言处理：使用自监督学习进行文本分类、情感分析等任务。
- 语音识别：使用自监督学习进行语音识别和语音合成。
相关资源
更多关于自监督学习的知识，可以参考以下资源：
Self-Supervised Learning