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的监督信息不是人工标注的,而是算法在大规模无监督数据中自动构造监督信息,来进行监督学习或训练。因此,大多数时候,我们称之为无监督...
自监督学习与监督学习和无监督学习的区别是:1、定义不同;2、学习方法不同;3、应用场景不同;4、数据要求不同。在监督学习中,模型通过已知输入-输出对进行训练,以使其能够预测新的未知数据的输出。 一、定义不同 监督学习:在监督学习中,模型通过已知输入-输出对进行训练,以使其能够预测新的未知数据的输出。 无监...
使用 SSL 预训练的模型通常会针对其特定的下游任务进行微调:这种微调通常涉及真正的监督学习。 二、自监督学习和无监督学习 自监督学习是无监督学习的一个子集。 无监督学习和自监督学习在训练过程中都不使用标签:这两种方法都学习未标记数据中的内在相关性和模式,而不是从带注释的数据集中外部强加的相关性。 传统...
机器学习中基本的学习方法有:监督学习(supervised learning)、半监督学习(semi-supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。他们最大的区别就是模型在训练时需要人工标注的标签信息,监督学习利用大量的标注数据来训练模型,使模型最终学习到输入和输出标签之间的相关性;半监督学习利用少量有标签的数据和大量无...
监督学习 监督学习利用大量的标注数据来训练模型,对模型的预测值和数据的真实标 签计算损失,然后将误差进行反向传播(计算梯度、更新参数),通过不断的学 习,最终可以获得识别新样本的能力。 无监督学习 无监…
自监督学习(self-supervised learning,简写SSL)不需要人工标注训练数据,它的模型主要训练从大规模的无监督数据中挖掘能够应用于自身的监督信息,从而从输入的一部分数据中去学习另一部分。 自监督学习可以通过对图片的剪裁、九宫格切割后再打乱、镜像或降低色彩饱和度等操作,让机器学会改变后的图像与原图像之间存在着十分...
进行自监督学习的原因 机器学习中基本的学习方法有:监督学习(supervised learning)、半监督学习(semi-supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。他们最大的区别就是模型在训练时需要人工标注的标签信息,监督学习利用大量的标注数据来训练模型,使模型最终学习到输入和输出标签之间的相关性;半监督学习利用少量...
监督学习监督学习是目前最常见的机器学习类型。给定一组样本(通常由人工标注),他可以学会将输入数据映射到已知目标。一般来说,近年来过度关注的深度学习应用几乎都属于监督学习,比如光学字符识别、语音识别、图像分类和语言翻译。 监督学习主要包括分类和回归,但还有更多的奇特变体,主要包括如下几种: 1、序列生成(sequence...
半监督学习(Semi-supervised Learning):利用少量有标签的数据和大量无标签的数据来训练网络; 无监督学习(Unsupervised Learning):不依赖任何标签值,通过对数据内在特征的挖掘,找到样本间的关系,比如聚类; 自监督学习(Self-supervised Learning):利用辅助任务(pretask)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...
自监督的 Pretrain - Finetune 流程:首先从大量的无标签数据中通过 pretext 来训练网络(自动在数据中构造监督信息),得到预训练的模型,然后对于新的下游任务,和监督学习一样,迁移学习到的参数后微调即可。所以自监督学习的能力主要由下游任务的性能来体现。