自监督深度学习技术-Toy模板网

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一、定义

自监督学习（SSL）是机器学习的一种范式，用于处理未标记数据以获取有用的表示，以帮助下游学习任务。SSL方法最显著的特点是它们不需要人类标注的标签，这意味着它的训练完全基于由未标记的数据样本组成的数据集。典型的SSL流程包括在第一阶段学习监督信号（自动生成的标签），这些监督信号将用于后续阶段中的某些监督学习任务。因此，SSL可以视为无监督学习和监督学习的中间形式。

自监督学习的核心思想是从输入数据中创建虚拟的监督信号，然后使用这些虚拟标签来训练模型。在训练过程中，模型根据虚拟标签进行优化，以学习数据中的有用特征和模式。这些虚拟标签可以是从原始数据中自动生成的，例如从图像中移除一部分内容并让模型预测缺失的内容，或者从文本中掩盖部分单词并让模型填补缺失的单词。

自监督学习主要是利用辅助任务（pretext）从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息，通过这种构造的监督信息对网络进行训练，从而可以学习到对下游任务有价值的表征。也就是说，自监督学习不需要任何的外部标记数据，这些标签是从输入数据自身中得到的。

自监督学习的模式仍然是Pretrain-Fintune的模式，即先在pretext上进行预训练，然后将学习到的参数迁移到下游任务网络中，进行微调得到最终的网络。

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二、方法

自监督学习的方法主要可以分为 3 类：

1. 基于上下文（Context based）

基于数据本身的上下文信息，可以构造很多任务，比如在 NLP 领域中Word2vec 主要是利用语句的顺序，例如 CBOW 通过前后的词来预测中间的词，而 Skip-Gram 通过中间的词来预测前后的词。;在图像中，图像拼图、图像修复、图像着色、图像旋转等任务都是典型的作为pretext的例子。

2. 基于时序（Temporal Based）

样本间具有很多约束关系，最能体现时序的数据类型就是视频了。例如，对于视频中的每一帧，其实存在着特征相似的概念，简单来说我们可以认为视频中的相邻帧特征是相似的，而相隔较远的视频帧是不相似的，通过构建这种相似（position）和不相似（negative）的样本来进行自监督约束。或者可以设计一个模型，来判断当前的视频序列是否是正确的顺序。

3. 基于对比（Contrastive Based）

对比约束，它通过学习对两个事物的相似或不相似进行编码来构建表征。通过构建正样本（positive）和负样本（negative），然后度量正负样本的距离来实现自监督学习，即样本和正样本之间的距离远远大于样本和负样本之间的距离，可以使用点积的方式构造距离函数，然后构造一个 softmax 分类器，以正确分类正样本和负样本。

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自监督深度学习技术,SLAM,深度学习,人工智能

三、自监督VIO文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-821347.html

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