自监督学习（Self-Supervised Learning）是一种机器学习方法，它允许模型在没有标签数据的情况下进行训练。这种方法在计算机视觉和自然语言处理等领域中得到了广泛应用。

基本概念

自监督学习的关键在于如何从无标签数据中提取有用信息。以下是一些常见的方法：

  • 预训练：使用大量无标签数据进行预训练，然后使用预训练的模型在特定任务上进行微调。
  • 对比学习：通过对比不同数据样本之间的差异来学习特征表示。
  • 自编码器：使用编码器和解码器来学习数据的低维表示。

应用实例

自监督学习在多个领域都有应用，以下是一些例子：

  • 图像识别：通过自监督学习，模型可以在没有标签数据的情况下学习图像的特征表示，从而提高图像识别的准确率。
  • 文本生成：自监督学习可以帮助模型学习文本的潜在结构，从而生成更自然、流畅的文本。

相关资源

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Self-Supervised Learning