BYOL（Bootstrap Your Own Latent）是一种自监督学习方法，由DeepMind于2020年提出。它是一种通过自我引导来学习特征表示的算法，不需要对比学习（contrastive learning）中的负样本对，而是通过自身的表示进行学习。
BYOL的基本概念
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自监督学习：
自监督学习是一种无需人工标注数据的学习方法，系统通过从数据本身中获取监督信号进行学习。BYOL是自监督学习中的一种方法。 -
网络结构：
BYOL由两个网络组成：一个在线网络（Online Network）和一个目标网络（Target Network）。在线网络不断更新，而目标网络的参数是在线网络的指数移动平均（EMA）。 -
网络组件：
- 在线网络：包含编码器（Encoder）、投影头（Projection Head）和预测头（Prediction Head）。
- 目标网络：包含编码器和投影头，但没有预测头。
BYOL的实现步骤
BYOL主要由两个神经网络组成：在线网络（online network）和目标网络（target network）。
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在线网络&#
