自监督学习在复杂数据挖掘中的对比和变分方法

本研究解决了复杂数据挖掘中无标签数据特征提取和分类的有效性问题，提出了一种基于自监督学习的算法，并通过实验验证其效果。研究表明，AdamW优化器结合学习率0.002可以显著提高模型性能，同时对比学习、变分模块和数据增强策略对模型的泛化能力和鲁棒性至关重要。