自监督学习是什么？

自监督学习（Self-supervised learning）是一种机器学习顺次，它在莫得明确的人工标注的情况放学习从原始数据中索求的特征。 这种顺次通过使用数据本人的结构以及相干性来生成监督信号，而不是平直从人工标注的数据取得监督信号。举例，在图像分类中，自监督学习不错通过将图像像素的法例打乱，然后让模子瞻望原始图像的法例，从而取得监督信号。

自监督学习是在有限数据情况下额外有效的，因为它不需要无数的人工标注的数据，不错从数据本人学习。同期，它还不错栽植模子的泛化才气，因为它学习的特征每每是更通用的。

与无监督学习有什么各别？

自监督学习与无监督学习的主要分别在于监督信号的开端。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顺次，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。无监督学习则是总共无监督的。

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总的来说，自监督学习和无监督学习都是机器学习的伏击顺次，都有其特定的诈欺场景和优污点。在选拔机器学习顺次时，需要议论数据的性质、规划任务等身分，以选拔最得当的顺次。

你是奈何用自监督学习的，能举个例子么？

是的，我不错举一个例子。

比如在图像分类规模，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神采、阵势、纹理等特征来生成监督信号。举例，咱们不错将图像的神采通道法例打乱，并让模子瞻望原始图像的神采通道法例，从而生成监督信号。

在此经过中，模子不错学习图像的神采特征，何况在完成监督任务后，这些特征不错用于其他监督任务，如图像分类等。这种顺次不需要无数的人工标注数据，因此不错在数据有限的情况下取得较好的性能。

虽然，不同的任务和数据集可能需要使用不同的自监督学习顺次。关联词，这只是是一个示例，诠释了自监督学习的思惟和用途。

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