自监督学习 原理与代码实例讲解
1.背景介绍
自监督学习（SSL）是近年来机器学习领域的一个重要研究方向。利用未标记数据固有的结构信息生成监控信号，减少对大量标记数据的依赖。自监督学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显着的成果，成为深度学习研究的热点。
1.1 什么是自监督学习
自监督学习是一种特殊类型的无监督学习方法，通过设计生成伪标签的预学习任务（前置文本任务），将无监督学习转化为监督学习。预训练任务通常从数据本身中提取，例如图像旋转预测、颜色恢复等。
1.2 自监督学习的优势
降低标记成本：自监督学习利用未标记数据生成监控信号，减少对大量标记数据的需求。
提高模型泛化能力：通过预训练任务，模型可以学习数据的独特结构，提高其泛化能力。
应用广泛：自监督学习广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。
1.3 自监督学习的发展历程
自监督学习的发展可以追溯到早期的无监督学习技术，例如自动编码器和生成对抗网络（GAN）。近年来，随着深度学习的发展，自监督学习逐渐成为一个独立的研究方向，并在多个领域取得了令人瞩目的成果。
2.核心概念与联系
2.1 预训练任务
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