深入探討SSL的自監督學習方法

自監督學習（SSL）是無監督學習的一種方法，利用未標記的資料來訓練模型。其核心思想是讓模型在沒有人工標籤的情況下學習資料的表示方式。一旦模型學會如何表示數據，它就可以應用於具有較少標記數據的下游任務，並且能夠獲得比沒有經過自監督學習的模型更好的性能。透過自監督學習，模型可以利用資料中的隱含資訊來進行學習，例如透過預測資料的旋轉、顏色變化等。這種方法可以在缺乏標記資料的情況下提供一種有效的學習方式，對於解決大規模資料訓練的問題具有重要意義。

自監督學習（SSL）步驟

1.基於對資料的理解，以程式設計方式從未標記的資料中產生輸入資料和標籤

2.預訓練：使用上一步中的資料/標籤訓練模型

3.微調：使用預訓練的模型作為初始權重來訓練感興趣的任務

自監督學習（SSL）的重要性

自監督學習在各個領域，如文字、圖像/視訊、語音和圖形等方面都取得了顯著成功。它能夠幫助我們理解圖形資料中的結構和屬性訊息，並從無標記的資料中挖掘出有用的信息。因此，自監督學習擅長挖掘未標記的資料。

自監督學習（SSL）的類別

1.產生方法：恢復原始

資訊非自回歸：屏蔽標記/像素並預測屏蔽標記/像素（例如，屏蔽語言建模（MLM））

b．自迴歸：預測下一個標記/像素

2.預測任務：基於對資料的理解、聚類或擴充來設計標籤

a：預測上下文（例如，預測影像區塊的相對位置，預測下一個片段是否是下一個句子）

b：預測聚類每個樣本的id

c：預測圖像旋轉角度

3.對比學習（又稱對比實例辨別）：基於增強創建的正負樣本對建立二元分類問題

4.自舉方法：使用兩個相似但不同的網絡從同一樣本的增強對中學習相同的表示

5.正則化：根據假設/直覺添加損失和正則化項：

a：正對應該相似

b：在同一批次中不同樣本的輸出應該不同

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