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Self-supervised Learning
自监督学习
一句话理解
从数据本身构造训练答案，用未标注数据学习可迁移的表示。
最好理解的例子
把图像的两种增强视图当作同一对象，让模型拉近它们的表示，不需要人工类别标签。
核心机制
- 1
从原始数据自动构造预测、对比或重建任务。
- 2
把数据的一部分或不同视图作为另一部分的监督信号。
- 3
通过代理任务学习可迁移的表示，无需人工任务标签。
关键关系
知识邻域
AI → Machine Learning → Learning Paradigms