自监督学习概述(Self-Supervised Learning,SSL)

自监督学习(Self-Supervised Learning,SSL)是一种机器学习方法,旨在利用未标记数据进行训练。这种方法通过从数据本身生成伪标签,来创建监督信号,使得模型能够学习有效的数据表示。自监督学习在深度学习领域尤其受到关注,因为标记数据往往昂贵且难以获得,而未标记数据则大量存在。

1.自监督学习的关键概念

1.1 预训练与微调:

自监督学习通常涉及两个步骤:预训练和微调。首先,在大量的未标记数据上进行预训练,学习通用的数据表示。然后,在小规模的标记数据上进行微调,以适应特定任务。

1.2 生成伪标签:

自监督学习通过设计预任务(Pretext Task)来生成伪标签。模型通过解决这些预任务来学习数据的特征。常见的预任务包括预测数据的某部分、数据的某些属性或数据的转换形式。

2.常见的自监督学习方法

2.1 对比学习(Contrastive Learning):

对比学习方法通过将数据转换(如图像的不同视角)作为正样本配对,将其他数据作为负样本。模型通过最大化正样本的相似性和最小化负样本的相似性来学习表示。例如,SimCLR 和 MoCo 都是对比学习的典型方法。
在这里插入图片描述

2.2 自动编码器(Autoencoders):

自动编码器通过压缩数据到低维表示,然后重构原始数据,来学习数据的表示。变分自动编码器(VAE)和去噪自动编码器(Denoising Autoencoder)是常见的变种。
在这里插入图片描述

2.3 生成模型(Generative Models):

自监督学习还可以通过生成数据来学习表示。例如,生成对抗网络(GANs)通过训练生成器和判别器的对抗性来生成逼真的数据。
在这里插入图片描述

2.4 预测任务(Prediction Tasks):

设计特定任务来预测数据的某些部分。例如,语言模型(如 GPT 系列)通过预测下一个词来学习文本表示;图像模型可以通过填补图像的遮挡部分来学习图像表示。

3. 自监督学习的应用

3.1 自然语言处理(NLP):

自监督学习在 NLP 中非常成功。预训练语言模型(如 BERT、GPT)在大量未标记文本上进行预训练,然后在具体任务(如情感分析、机器翻译)上进行微调,表现出色。

3.2 计算机视觉(CV):

自监督学习在计算机视觉中也取得了显著进展。例如,使用对比学习方法预训练图像分类模型,然后在标记数据上进行微调,可以提升图像分类的性能。

3.3 语音和音频处理:

自监督学习方法也被应用于语音识别和音频分析,通过预训练学习语音特征表示,然后微调特定任务。

4. 自监督学习的优势

  • 数据效率:利用大量未标记数据进行预训练,提高数据使用效率。
  • 通用表示:通过预训练学习到的表示在多种下游任务上都能表现良好。
  • 减少标注成本:减少对大量标记数据的依赖,降低数据标注的成本和时间。
  • 自监督学习正在成为深度学习研究和应用中的一个重要方向,推动了在缺乏标记数据的情况下实现高效学习和高性能模型的开发。

5. 参考文献

[1]BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.
Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). In Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long and Short Papers) (pp. 4171-4186).[2]SimCLR: A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations.Chen, T., Kornblith, S., Noroozi, M., & Hwang, Y. (2020). In Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning (Vol. 119, pp. 1597-1607).[3] MoCo: Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning.
He, K., Fan, H., Wu, Y., Xie, S., & Girshick, R. (2020). In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (pp. 9729-9738).[4]Denoising Autoencoders: Unsupervised Learning of Image Representations
Vincent, P., Larochelle, H., Bengio, Y., & Manzagol, P.-A. (2008). In Proceedings of the 25th International Conference on Machine Learning (ICML) (pp. 1096-1103).[5]A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations
Chen, T., Kornblith, S., Noroozi, M., & Hwang, Y. (2020). In Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning (ICML).[6]Learning Representations by Maximizing Mutual Information Across Views
Bachman, P., Hjelm, R. D., & Buchwalter, W. (2019). In Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning (ICML).[7]Self-supervised Learning: The Dark Matter of Intelligence
Goyal, P., et al. (2021). In Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning (ICML).[8]Big Self-Supervised Models are Strong Semi-Supervised Learners
Xie, Q., et al. (2020). In Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning (ICML).

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/50619.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

C++ | Leetcode C++题解之第283题移动零

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution { public:void moveZeroes(vector<int>& nums) {int n nums.size(), left 0, right 0;while (right < n) {if (nums[right]) {swap(nums[left], nums[right]);left;}right;}} };

第一周第三天任务

入职了新公司&#xff0c;电脑限制了公网访问&#xff0c;为了补上打卡进度&#xff0c;后面的打卡内容纯手敲文本&#xff0c;没有图片&#xff0c;不便之处请谅解&#xff0c;如果错误&#xff0c;请帮忙指正&#xff0c;谢谢。 11 使用docker-compose 使用一个工具&#x…

多通道音频解决方案

多通道音频解决方案在现代音频应用中具有广泛的应用&#xff0c;特别是在需要处理多个音频信号、实现复杂声音场景和提升用户体验的场合。比如音乐录制和影视和游戏音效设计等等。 音乐录制与制作音乐录制 需求: 音乐录制工作室需要能够同时录制和处理多个音轨&#xff0c;以便…

百度地图埋点动态插入到页面不生效, 定位发现是 document.write 缘故,不能异步引入该埋点 js

背景: 为提高页面加载速度, 根据地址的不同加载不同的 script (Vue 项目, 一份代码放到多个地址, 根据地址不同显示不同登录页), 结果引用的百度地图 api 失效 定位: 发现埋点 js 引入成功, 该 js 生成的内容是 document.write 再引入 js , css 文件, 这些文件没有加载出来 …

MathType 7.8中文直装版2024年最新图文安装破解教程

MathType公式编辑器 v7.8中文破解版是一款适用于Windows和Macintosh的便捷交互式公式编辑器&#xff0c;可帮助您进行文字处理、网页、桌面设计、演示文稿制作、学习TeX、LaTeX和MathML文档创建。 MathType 7.8这个工具允许用户创建、修改公式和插入多个文档。有了这个软件&…

​CSS技巧专栏:一日一例 13 -纯CSS实现晃晃悠悠背景不停滚动的按钮特效​

CSS技巧专栏:一日一例 13 -纯CSS实现晃晃悠悠背景不停滚动的按钮特效​ 大家好,本篇文章给大家带来一个可爱的按钮,像个小宠物等待你抚摸和奖励,不知道它会不会引起你的关注呢?页面上这样的一个按钮,会不会让你忍不住把鼠标移动过去点一下呢? 本例图片 案例分析 这个…

机械学习—零基础学习日志(高数12——反三角函数)

零基础为了学人工智能&#xff0c;真的开始复习高数 反三角函数很困难&#xff0c;但是当建立了逻辑链条&#xff0c;还是能快速理解的。这个办法就是笛卡尔坐标系。 三角函数与反三角函数的个人理解 sinx与cosx&#xff0c;tanx&#xff0c;secx&#xff0c;其实都可以放在…

白嫖游戏指南,Epic喜加一:《暗影火炬城》

前言 Epic喜加一&#xff1a;《暗影火炬城》《暗影火炬城》简介&#xff1a; 前言 接下来有时间会分享一些游戏相关可以白嫖的资源&#xff0c;包括游戏本体、游戏素材资源等等。 有需要的小伙伴可以关注这个专栏&#xff0c;不定期更新哦&#xff01; 专栏&#xff1a;白嫖…

数据库系统概述

文章目录 数据库基本概念内容重点数据库定义计算机三大主要应用领域 数据管理基础数据与信息数据处理与数据管理 数据库技术的产生、发展数据库系统的组成优势组成部分 数据模型概念类型 数据库三级模式和二级映射目的组成部分 数据库系统设计步骤小结 数据库基本概念 内容 信…

羊大师:夏夜贪凉,但为啥肚子还要‘保暖计划’?

在这个夏夜&#xff0c;当空调与风扇齐飞&#xff0c;冰镇西瓜与凉面共舞之时&#xff0c;你是否也曾有过这样的疑惑&#xff1a;明明热得汗流浃背&#xff0c;为啥老一辈总念叨着“睡觉再热也要给肚子盖被子”&#xff1f;这背后&#xff0c;藏着的可不仅仅是老一辈的固执&…

链路聚合加单臂路由

一、实验目的及拓扑 实验目的&#xff1a;在路由器及交换机之间建立链接聚合&#xff0c;交换机接入两台主机并通过路由器子接口自动分配IP地址&#xff0c;通过单臂路由实现两台主机互联 二、基本配置 1、交换机配置 [S1]vlan batch 10 20 [S1-Eth-Trunk1]dis th # interf…

小型内衣裤洗衣机哪个牌子好?五款万分翘楚机型任你挑选!

在日常生活中&#xff0c;内衣洗衣机已成为现代家庭必备的重要家电之一。选择一款耐用、质量优秀的内衣洗衣机&#xff0c;不仅可以减少洗衣负担&#xff0c;还能提供高效的洗涤效果。然而&#xff0c;市场上众多内衣洗衣机品牌琳琅满目&#xff0c;让我们往往难以选择。那么&a…

AI复活,让老照片动起来【数字永生】

✅ 适宜人群&#xff1a;关注 AI 复活缅怀逝者或以此变现的人群 内容出品人&#xff1a;领航猿1号 更多AI知识分享&#xff1a;https://www.yuque.com/lhyyh/ai/readme?singleDoc 1、前言 AI“复活”实质上是利用人工智能技术&#xff0c;通过对人物已有“形象、声音、语言、…

echarts多stack的legend点选

echarts支持点击legend&#xff0c;实现显示和隐藏legend对应的数据&#xff0c;具体就是option里series里,name为legend值的数据。 如果配置了多个stack&#xff0c;那么可能你可能设置了多组legend&#xff0c;你点选的是多个legend组中的某组中的一个&#xff0c;那么如果不…

用Python实现Cmpp协议的教程

引言&协议概述 &#xff08;CMPP&#xff09;是中国移动为实现短信业务而制定的一种通信协议&#xff0c;用于在客户端&#xff08;SP&#xff0c;Service Provider&#xff09;和中国移动短信网关之间传输短消息&#xff0c;有时也叫做移动梦网短信业务。CMPP3.0是该协议…

通过iframe碎片实现web局部打印

通过iframe碎片实现web局部打印 创建打印模板 首先&#xff0c;创建一个出货单的 HTML 模板&#xff0c;并用 CSS 进行样式设计。 tips: 1、直接通过iframe碎片拉起打印&#xff0c;会导致样式丢失&#xff0c;所以需要获取当前界面的样式。 ${Array.from(document.querySel…

嵌入式Linux学习: 设备树实验

设备树&#xff08;DeviceTree&#xff09;是一种硬件描述机制&#xff0c;用于在嵌入式系统和操作系统中描述硬件设备的特性、连接关系和配置信息。它提供了一种与平台无关的方式来描述硬件&#xff0c;使得内核与硬件之间的耦合度降低&#xff0c;提高了系统的可移植性和可维…

立创梁山派--移植开源的SFUD和FATFS实现SPI-FLASH文件系统

本文主要是在sfud的基础上进行fatfs文件系统的移植&#xff0c;并不对sfud的移植再进行过多的讲解了哦&#xff0c;所以如果想了解sfud的移植过程&#xff0c;请参考我的另外一篇文章&#xff1a;传送门 正文开始咯 首先我们需要先准备资料准备好&#xff0c;这里对于fatfs的…

第五节shell脚本中的运行流程控制(5.3)

六, 流程中断控制器 在程序运行时因为需求我们需要在某个位置中断 常用的流程控制器有一下几个 控制器名称功能return退出函数contune终止档次循环, 提前进入下一个循环break终止所在循环exit退出脚本 示例: func() { for i in {1..10} do[ "$i" -eq "4&qu…

【ESP32 IDF 软件模拟SPI驱动 W25Q64存储与读取数组】

目录 SPISPI介绍SPI时序代码编写&#xff08;spi&w25q64&#xff09; 代码调试 SPI SPI介绍 SPI&#xff08;Serial Peripheral Interface&#xff0c;串行外围设备接口&#xff09;是一种高速、全双工、同步的串行通信总线&#xff0c;常用于微控制器与各种外围设备&…