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CS231n 讲义：自监督学习
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原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
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内容提要
自监督学习使得在无需手动标注数据集的情况下训练神经网络成为可能。通过定义基于数据的预训练任务，自动生成标签并训练编码器以获取表示，这些表示可用于下游任务。常见的预训练任务包括图像补全、旋转预测和对比学习。模型性能评估方法包括线性评估、聚类和可视化。掩码自编码器（MAE）通过掩盖输入的部分补丁进行训练以重建图像，而对比表示学习则通过正负样本的评分函数优化编码器。
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关键要点
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自监督学习使得在无需手动标注数据集的情况下训练神经网络成为可能。
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通过定义基于数据的预训练任务，自动生成标签并训练编码器以获取表示。
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常见的预训练任务包括图像补全、旋转预测、拼图解决、上色、对比学习和掩码图像建模。
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模型性能评估方法包括线性评估、聚类和可视化。
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掩码自编码器（MAE）通过掩盖输入的部分补丁进行训练以重建图像。
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对比表示学习通过正负样本的评分函数优化编码器，常用的模型包括SimCLR、MoCo和DINO。
❓
延伸问答
自监督学习的主要特点是什么？
自监督学习允许在无需手动标注数据集的情况下训练神经网络，通过自动生成标签来进行预训练。
常见的自监督学习预训练任务有哪些？
常见的预训练任务包括图像补全、旋转预测、拼图解决、上色、对比学习和掩码图像建模。
掩码自编码器（MAE）是如何工作的？
掩码自编码器通过掩盖输入的部分补丁进行训练，以重建图像，只有未掩盖的补丁用于编码。
如何评估自监督学习模型的性能？
模型性能评估方法包括线性评估、聚类和可视化，以测量模型在无标签任务上的表现和表示质量。
对比表示学习的目标是什么？
对比表示学习的目标是通过优化正负样本的评分函数，学习一个能够区分正负样本的编码器。
线性探测和全微调有什么区别？
线性探测是固定预训练模型，仅添加一层线性层，而全微调则进一步训练预训练模型并可能添加多个层。
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