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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）是一种无标签样本的机器学习方法。本文提出高斯过程自监督学习（GPSSL），通过高斯过程模型改进表示学习，克服传统SSL在生成相似观察对和不确定性量化方面的局限。GPSSL引入高斯先验，优化表示空间，实验结果显示其在分类和回归任务中优于传统方法，提高了准确性和不确定性控制。

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高斯过程自监督学习（GPSSL）通过引入高斯先验，优化了表示学习的过程。这种方法不仅提高了模型的准确性，还增强了对不确定性的控制，使得在样本外预测时表现更为稳健。相比传统自监督学习方法，GPSSL在处理复杂数据时展现出更强的适应性。

在机器学习中，不确定性量化是评估模型预测可靠性的重要环节。GPSSL通过自然地将不确定性传播到下游任务，帮助研究者和工程师更好地理解模型的局限性和潜在风险。这对于需要高可靠性的应用场景尤为重要，如医疗诊断和金融预测。

GPSSL与传统自监督学习方法相比，能够更有效地生成相似观察对，克服了传统方法在样本外预测时的不足。实验结果表明，GPSSL在分类和回归任务中均表现优异，提示研究者在选择自监督学习方法时应考虑其对不确定性的处理能力。

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自监督学习（SSL）是一种无标签样本的机器学习方法，模型通过学习数据的潜在结构进行理解。

传统的自监督学习方法在生成相似观察对和不确定性量化方面存在局限，导致在样本外预测时表现不佳。

GPSSL通过引入高斯先验，优化表示空间，并最小化损失函数以获得信息丰富的表示。

实验结果表明，GPSSL在分类和回归任务中优于传统方法，提高了准确性和不确定性控制。

GPSSL与核主成分分析（kernel PCA）和VICReg等流行的神经网络自监督学习方法密切相关，但允许不确定性传播到下游任务。

高斯过程在GPSSL中用于施加先验，帮助自然地将相似单位的表示拉近，从而替代显式定义的正样本。

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