基于高斯过程的自监督学习
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内容提要
自监督学习（SSL）是一种无标签样本下理解数据结构的机器学习方法。大多数SSL方法依赖生成相似观察对，但在某些数据类型上存在挑战。为此，提出了高斯过程自监督学习（GPSSL），利用高斯过程模型进行表示学习。GPSSL通过引入高斯先验，优化损失函数以获得信息丰富的表示，在分类和回归任务中优于传统方法。
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关键要点
- 自监督学习（SSL）是一种无标签样本下理解数据结构的机器学习方法。
- SSL方法通过生成相似观察对来确保表示空间的平滑性，但在某些数据类型上存在挑战。
- 现有SSL方法缺乏不确定性量化，且在样本外预测中表现不佳。
- 提出高斯过程自监督学习（GPSSL），利用高斯过程模型进行表示学习。
- GPSSL通过引入高斯先验，优化损失函数以获得信息丰富的表示。
- GPSSL的协方差函数自然地将相似单位的表示拉近，替代了显式定义的正样本。
- GPSSL与核主成分分析（kernel PCA）和VICReg方法密切相关，但允许后验不确定性传播到下游任务。
- 在分类和回归任务的实验中，GPSSL在准确性、不确定性量化和误差控制方面优于传统方法。
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