自监督学习器：一种可扩展的用于计算机视觉任务的掩码自编码器

自监督学习在计算机视觉领域中起着重要的作用，它可以通过无监督训练从未标记的数据中学习有用的特征表示。掩码自编码器是一种用于自监督学习的强大工具，它能够学习数据中的重要特征并用于各种计算机视觉任务。本文将介绍掩码自编码器的原理，并提供相应的源代码。

掩码自编码器是一种自监督学习模型，其目标是从输入数据中学习生成与原始输入相似的重建图像。与传统的自编码器相比，掩码自编码器在输入图像上应用一种掩码操作，将部分图像像素遮盖，然后通过解码器重建出完整的图像。这种遮盖操作可以强迫模型学习图像的局部特征，并且可以扩展到更大的图像数据集。

下面是一个用Python编写的掩码自编码器的简单示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 定义掩码自编码器的编码器部分
def encoder(input_shape