Self-Supervised Learning 超详细解读 (目录)
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发布时间：2024-10-23 21:33
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时间：2024-10-29 04:30
Self-Supervised Learning，作为无监督学习的一种重要分支，正逐渐崭露头角，特别是在深度学习领域。它通过自我监督的方式学习通用特征，以应用于各种下游任务，如CV和NLP。Yann Lecun曾称其为“智能的暗物质”，表明其在大量数据学习中的关键作用，尤其对于理解世界复杂表示至关重要，因为无标签数据的获取成本远低于标注数据。
自监督学习分为两阶段：第一阶段是预训练，利用无标签数据对模型参数进行初步塑形，形成视觉表示；第二阶段是Fine-tune，根据具体任务使用少量标记数据进一步优化模型。这种方法解决了标注数据昂贵的问题，通过两个阶段训练，模型在下游任务中展现出高效性能。
自监督学习主要分为基于生成和对比两种方法，如SimCLR和MoCo。生成方法关注重建误差，而对比方法则要求模型在特征空间中区分不同输入。这个系列将全面、通俗地介绍Self-Supervised Learning的各个方面，包括经典技术如BERT、SimCLR和MoCo，以及最新进展如BEiT和Vision Transformer的自监督应用。
系列目录如下：
芝麻街：自监督学习入门
BERT与Self-Supervised Learning
BART, MASS和ELECTRA模型解析
理解BERT的威力
GPT系列模型的自监督应用
跨领域Self-Supervised Learning实践
总结与展望
每篇文章都将深入探讨相关的技术细节和实验，如SimCLR的原理、BERT在视觉任务的应用、以及最新的MAE和iBOT模型。这个系列不仅提供技术详解，还紧跟最新的研究成果，是学习Self-Supervised Learning的绝佳资源。
