自监督学习是什么？

自监督学习（Self-supervised learning）是一种机器学习标准，它在莫得明确的人工标注的情况放学习从原始数据中提炼的特征。 这种标准通过使用数据本人的结构以及关系性来生成监督信号，而不是平直从人工标注的数据得回监督信号。举例，在图像分类中，自监督学习不错通过将图像像素的规矩打乱，然后让模子展望原始图像的规矩，从而得回监督信号。

自监督学习是在有限数据情况下格外灵验的，因为它不需要多数的人工标注的数据，不错从数据本人学习。同期，它还不错提升模子的泛化智商，因为它学习的特征频繁是更通用的。

与无监督学习有什么互异？

自监督学习与无监督学习的主要差异在于监督信号的着手。无监督学习是莫得任何监督信号的，它仅依靠数据本人的结构学习特征。自监督学习，则通过数据本人生成监督信号，从而学习数据中的特征。

因此，自监督学习不错看作是一种半监督学习标准，因为它使用了一些监督信号，但不是来自人工标注的数据，而是来自数据本人。无监督学习则是全都无监督的。

总的来说，自监督学习和无监督学习都是机器学习的费事标准，都有其特定的愚弄场景和优过失。在选拔机器学习标准时，需要讨论数据的性质、筹划任务等要素，以选拔最允洽的标准。

你是若何用自监督学习的，能举个例子么？

是的，我不错举一个例子。

比如在图像分类领域，咱们不错使用自监督学习来学习图像的特征。咱们不错使用图像的情愫、方式、纹理等特征来生成监督信号。举例，咱们不错将图像的情愫通道规矩打乱，并让模子展望原始图像的情愫通道规矩，从而生成监督信号。

在此经由中，模子不错学习图像的情愫特征，况兼在完成监督任务后，这些特征不错用于其他监督任务，如图像分类等。这种标准不需要多数的人工标注数据，因此不错在数据有限的情况下得回较好的性能。

诚然，不同的任务和数据集可能需要使用不同的自监督学习标准。然而，这只是是一个示例，施展了自监督学习的思惟和用途。

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