本文探讨了自我监督学习（SSL）方法的研究进展，包括白化学习、无监督显著性图、掩膜自编码器及其在视觉模式识别中的影响。研究表明，特定领域的低数据量自监督预训练优于通用数据集预训练，并提出了消除虚假特征的方法以提升模型性能。自我监督学习通过利用无标签数据显著降低了模型训练成本。